InferSent 项目使用教程
InferSent InferSent sentence embeddings 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/InferSent
1. 项目目录结构及介绍
InferSent 是一个用于生成英语句子语义表示的开源项目。以下是项目的目录结构及其简要介绍:
InferSent/
│
├── .gitignore # 忽略文件列表
├── CODE_OF_CONDUCT.md # 项目行为准则
├── CONTRIBUTING.md # 贡献指南
├── LICENSE # 项目许可证
├── README.md # 项目说明文件
├── demo.ipynb # Jupyter Notebook 示例文件
├── extract_features.py # 提取特征脚本
├── models.py # 模型定义脚本
├── samples.txt # 示例文本文件
├── encoder/ # 模型存储目录
│ ├── infersent1.pkl # 使用 GloVe 向量训练的模型文件
│ └── infersent2.pkl # 使用 fastText 向量训练的模型文件
└── ...
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要是通过 Python 脚本 extract_features.py
和 Jupyter Notebook 文件 demo.ipynb
进行。以下是启动文件的简要介绍:
-
extract_features.py
: 这个脚本用于从预训练的模型中提取句子特征。需要提供句子列表以及模型参数,调用模型进行特征提取。 -
demo.ipynb
: 这是一个 Jupyter Notebook 文件,提供了一个实际操作的示例,包括如何加载预训练模型、设置词汇表、编码句子以及可视化句子中每个词的重要性。
3. 项目的配置文件介绍
InferSent 项目中的配置主要是通过修改 Python 脚本中的参数进行。以下是主要的配置介绍:
-
模型参数配置:在
models.py
或 Notebook 文件中,可以通过字典params_model
来配置模型的参数,如批次大小、词向量维度、LSTM 隐藏层维度、池化类型等。params_model = { 'bsize': 64, 'word_emb_dim': 300, 'enc_lstm_dim': 2048, 'pool_type': 'max', 'dpout_model': 0.0, 'version': V }
-
词向量路径配置:在加载模型前,需要设置词向量路径
W2V_PATH
,指向下载的 GloVe 或 fastText 向量文件。W2V_PATH = 'fastText/crawl-300d-2M.vec'
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词汇表构建配置:在
extract_features.py
或 Notebook 文件中,可以使用build_vocab
方法来构建词汇表,可以选择对输入句子进行分词。infersent.build_vocab(sentences, tokenize=True)
通过这些配置,用户可以自定义模型的运行方式和参数,以适应不同的使用场景和需求。
InferSent InferSent sentence embeddings 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/InferSent
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考