【亲测免费】 Chinese Law BERT Similarity 项目教程

Chinese Law BERT Similarity 项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

chinese-law-bert-similarity/
├── README.md
├── config
│   └── config.yaml
├── data
│   └── sample_data.csv
├── models
│   └── bert_model.py
├── notebooks
│   └── analysis.ipynb
├── requirements.txt
├── scripts
│   └── train.py
└── src
    └── similarity.py

• README.md: 项目说明文件，包含项目的基本信息和使用指南。
• config: 配置文件目录，包含项目的配置文件 config.yaml。
• data: 数据目录，用于存放样本数据文件 sample_data.csv。
• models: 模型目录，包含 BERT 模型的定义文件 bert_model.py。
• notebooks: Jupyter 笔记本目录，包含数据分析笔记本 analysis.ipynb。
• requirements.txt: 项目依赖文件，列出了项目运行所需的 Python 包。
• scripts: 脚本目录，包含训练模型的脚本 train.py。
• src: 源代码目录，包含相似度计算的实现文件 similarity.py。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件位于 scripts 目录下的 train.py。该文件负责加载配置、数据和模型，并进行训练。

# train.py
import os
import yaml
from models.bert_model import BertModel
from src.similarity import SimilarityCalculator

def main():
    # 加载配置文件
    with open('config/config.yaml', 'r') as f:
        config = yaml.safe_load(f)
    
    # 初始化模型和相似度计算器
    model = BertModel(config)
    similarity_calculator = SimilarityCalculator(model)
    
    # 加载数据
    data_path = os.path.join('data', 'sample_data.csv')
    similarity_calculator.load_data(data_path)
    
    # 训练模型
    similarity_calculator.train()

if __name__ == '__main__':
    main()

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 config 目录下的 config.yaml。该文件包含了项目运行所需的各种配置参数。

# config.yaml
model_params:
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.0001
  epochs: 10
data_params:
  data_path: 'data/sample_data.csv'
  max_seq_length: 128
training_params:
  output_dir: 'output'
  log_dir: 'logs'

• model_params: 模型参数，包括批量大小、学习率和训练轮数。
• data_params: 数据参数，包括数据路径和最大序列长度。
• training_params: 训练参数，包括输出目录和日志目录。