COLDataset 开源项目使用教程

COLDataset 开源项目使用教程

COLDataset The official repository of the paper: COLD: A Benchmark for Chinese Offensive Language Detection 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/COLDataset

1. 项目目录结构及介绍

COLDataset 项目是一个针对中文冒犯语言检测的数据集，其目录结构如下：

COLDataset/
├── data/
│   ├── train.csv
│   ├── dev.csv
│   └── test.csv
├── LICENSE
├── README.md
└── roberta-base-cold/
    ├── config.json
    ├── pytorch_model.bin
    └── tokenizer/

• data/：存放数据集文件，包括训练集（train.csv）、验证集（dev.csv）和测试集（test.csv）。
• LICENSE：项目的许可证文件，本项目采用 Apache-2.0 许可证。
• README.md：项目的说明文件，包含了项目的基本信息和如何使用本项目。
• roberta-base-cold/：存放预训练模型和相关配置文件，其中包含：
  • config.json：模型的配置文件。
  • pytorch_model.bin：预训练的模型权重文件。
  • tokenizer/：模型的分词器。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要依赖于数据集和预训练模型。用户需要根据具体的任务需求来加载和运行模型。以下是一个简单的启动示例：

from transformers import RobertaTokenizer, RobertaForSequenceClassification
import torch

# 加载分词器
tokenizer = RobertaTokenizer.from_pretrained('COLDataset/roberta-base-cold/tokenizer/')

# 加载模型
model = RobertaForSequenceClassification.from_pretrained('COLDataset/roberta-base-cold/')

# 示例文本
text = "这是一个示例文本。"

# 文本编码
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')

# 模型预测
with torch.no_grad():
    outputs = model(**encoded_input)

# 输出结果
logits = outputs.logits
predicted_class_idx = logits.argmax(-1).item()

3. 项目的配置文件介绍

配置文件 config.json 包含了模型的各项参数设置，例如：

{
  "num_labels": 2,
  "hidden_size": 768,
  "num_attention_heads": 12,
  "max_position_embeddings": 512,
  ...
}

• num_labels：模型的分类数，本项目为二分类问题，因此为2。
• hidden_size：模型的隐藏层大小。
• num_attention_heads：模型中注意力头数量。
• max_position_embeddings：模型支持的最大序列长度。

用户可以根据自己的需求调整这些参数，然后重新训练模型。

COLDataset The official repository of the paper: COLD: A Benchmark for Chinese Offensive Language Detection 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/COLDataset