LinkBERT 开源项目教程

LinkBERT 开源项目教程

LinkBERT[ACL 2022] LinkBERT: A Knowledgeable Language Model 😎 Pretrained with Document Links项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/li/LinkBERT

1. 项目的目录结构及介绍

LinkBERT 项目的目录结构如下：

LinkBERT/
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── data/
│   ├── processed/
│   └── raw/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   └── linkbert.py
├── notebooks/
│   └── example.ipynb
├── scripts/
│   ├── train.py
│   └── evaluate.py
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   └── test_linkbert.py
└── config/
    └── config.yaml

目录结构介绍

• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• setup.py: 项目安装脚本。
• data/: 数据目录，包含处理前和处理后的数据。
• models/: 模型目录，包含 LinkBERT 模型的实现。
• notebooks/: Jupyter 笔记本目录，包含示例笔记本。
• scripts/: 脚本目录，包含训练和评估脚本。
• tests/: 测试目录，包含测试脚本。
• config/: 配置文件目录，包含项目的配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 scripts/train.py 和 scripts/evaluate.py。

scripts/train.py

该文件用于训练 LinkBERT 模型。主要功能包括：

• 加载配置文件。
• 初始化模型。
• 加载数据。
• 训练模型。

scripts/evaluate.py

该文件用于评估训练好的 LinkBERT 模型。主要功能包括：

• 加载配置文件。
• 加载模型。
• 加载测试数据。
• 评估模型性能。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 config/config.yaml。

config/config.yaml

该文件包含了 LinkBERT 项目的所有配置参数，例如：

• 数据路径
• 模型参数
• 训练参数
• 评估参数

示例配置文件内容如下：

data:
  train_path: "data/processed/train.csv"
  eval_path: "data/processed/eval.csv"

model:
  hidden_size: 768
  num_layers: 12
  num_heads: 12

training:
  batch_size: 32
  learning_rate: 2e-5
  num_epochs: 10

evaluation:
  batch_size: 64

通过修改该配置文件，可以调整项目的运行参数，以适应不同的需求和环境。

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