开源项目使用教程：标点符号还原

开源项目使用教程：标点符号还原

punctuation-restoration Punctuation Restoration using Transformer Models for High-and Low-Resource Languages 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pu/punctuation-restoration

1. 项目介绍

本项目是基于Transformer模型的标点符号还原工具，适用于高资源和低资源语言。它通过训练Transformer架构的语言模型（例如BERT），并在其后接一个双向LSTM和线性层，以预测每个序列位置的目标标点符号。

2. 项目快速启动

环境准备

首先，确保你已经安装了PyTorch。可以从PyTorch官网获取安装说明。安装完成后，使用以下命令安装项目依赖：

pip install -r requirements.txt

模型训练

以英语为例，使用以下命令训练标点符号还原模型：

python src/train.py --cuda=True --pretrained-model=roberta-large --freeze-bert=False --lstm-dim=-1 --language=english --seed=1 --lr=5e-6 --epoch=10 --use-crf=False --augment-type=all --augment-rate=0.15 --alpha-sub=0.4 --alpha-del=0.4 --data-path=data --save-path=out

对于孟加拉语，命令如下：

python src/train.py --cuda=True --pretrained-model=xlm-roberta-large --freeze-bert=False --lstm-dim=-1 --language=bangla --seed=1 --lr=5e-6 --epoch=10 --use-crf=False --augment-type=all --augment-rate=0.15 --alpha-sub=0.4 --alpha-del=0.4 --data-path=data --save-path=out

模型推断

训练完成后，可以使用以下命令对未处理文本进行推断，生成带标点的文本：

英语

python inference.py --pretrained-model=roberta-large --weight-path=roberta-large-en.pt --language=en --in-file=data/test_en.txt --out-file=data/test_en_out.txt

孟加拉语

python inference.py --pretrained-model=xlm-roberta-large --weight-path=xlm-roberta-large-bn.pt --language=bn --in-file=data/test_bn.txt --out-file=data/test_bn_out.txt

3. 应用案例和最佳实践

• 数据预处理：确保训练数据是干净的，并且已经进行了必要的预处理，如小写转换、去除特殊字符等。
• 模型选择：根据任务的复杂度和数据量选择合适的预训练模型。
• 超参数调优：通过调整学习率、批次大小等超参数来优化模型性能。

4. 典型生态项目

目前，该项目支持多种语言模型，包括但不限于：

• bert-base-uncased
• bert-large-uncased
• bert-base-multilingual-cased
• roberta-base
• roberta-large
• distilbert-base-uncased
• xlm-roberta-base
• xlm-roberta-large

这些模型可以在不同的语言和任务中进行应用，为开源社区提供了丰富的工具选择。

punctuation-restoration Punctuation Restoration using Transformer Models for High-and Low-Resource Languages 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pu/punctuation-restoration