SkillNER 项目教程

SkillNER 项目教程

SkillNER A (smart) rule based NLP module to extract job skills from text 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sk/SkillNER

1. 项目的目录结构及介绍

SkillNER 项目的目录结构如下：

SkillNER/
├── data/
│   ├── raw/
│   └── processed/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   └── skill_ner.py
├── notebooks/
│   └── example.ipynb
├── scripts/
│   ├── preprocess.py
│   └── train.py
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   └── test_skill_ner.py
├── .gitignore
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
└── main.py

目录结构介绍：

• data/: 存放原始数据和处理后的数据。
  • raw/: 存放原始数据文件。
  • processed/: 存放经过预处理后的数据文件。
• models/: 存放项目的模型代码。
  • skill_ner.py: 定义了 SkillNER 模型的核心代码。
• notebooks/: 存放 Jupyter Notebook 文件，用于交互式演示和实验。
  • example.ipynb: 一个示例 Notebook，展示了如何使用 SkillNER 模型。
• scripts/: 存放项目的脚本文件。
  • preprocess.py: 数据预处理脚本。
  • train.py: 模型训练脚本。
• tests/: 存放测试代码。
  • test_skill_ner.py: 测试 SkillNER 模型的代码。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖库列表。
• setup.py: 项目安装脚本。
• main.py: 项目的启动文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 main.py。该文件包含了项目的入口函数，用于启动整个应用程序或执行特定的任务。

main.py 文件内容概述：

• 导入模块: 导入了项目所需的各种模块和库。
• 主函数: 定义了 main() 函数，该函数包含了项目的核心逻辑，如数据加载、模型训练、预测等。
• 命令行参数解析: 使用 argparse 模块解析命令行参数，以便用户可以通过命令行启动项目并指定不同的操作。

示例启动命令：

python main.py --mode train

该命令将启动项目并执行训练操作。

3. 项目的配置文件介绍

SkillNER 项目没有独立的配置文件，但可以通过命令行参数或环境变量来配置项目的行为。

配置方式：

• 命令行参数: 通过 main.py 中的 argparse 模块，用户可以在启动项目时指定不同的参数，如数据路径、模型路径、训练模式等。
• 环境变量: 项目也可以通过读取环境变量来配置某些参数，例如数据库连接信息、API 密钥等。

示例配置：

export DATA_PATH=./data/raw
python main.py --mode predict --model_path ./models/skill_ner.pkl

该命令将使用 ./data/raw 目录中的数据进行预测，并加载 ./models/skill_ner.pkl 路径下的模型。

SkillNER A (smart) rule based NLP module to extract job skills from text 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sk/SkillNER