MedMCQA项目使用教程

MedMCQA项目使用教程

medmcqa A large-scale (194k), Multiple-Choice Question Answering (MCQA) dataset designed to address realworld medical entrance exam questions. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/me/medmcqa

1. 项目目录结构及介绍

MedMCQA项目是一个大规模的多选问答数据集，用于处理现实世界中的医学入学考试问题。以下是项目的目录结构及其说明：

• conf/: 存放项目配置文件。
• notebooks/: 可能包含用于数据处理和分析的Jupyter笔记本。
• .gitignore: 指定Git应该忽略的文件和目录。
• LICENSE.md: 项目的许可证文件，本项目采用MIT许可证。
• README.md: 项目说明文件，包含项目的基本信息和说明。
• dataset.py: 包含数据集加载和处理的代码。
• model.py: 定义了用于训练和预测的模型。
• requirements.txt: 包含项目运行所需的Python包列表。
• run.sh: 项目启动脚本，用于运行训练和测试脚本。
• stats.py: 可能包含用于计算数据集统计信息的代码。
• train.py: 训练模型的入口脚本。

2. 项目的启动文件介绍

run.sh 是项目的启动文件，用于执行训练和测试脚本。以下是启动文件的示例内容：

#!/bin/bash

# 运行训练脚本
python3 train.py --model bert-base-uncased --dataset_folder_name "/content/medmcqa_data/"

此脚本假定数据已经被下载并解压到指定路径 /content/medmcqa_data/，并且使用了 bert-base-uncased 作为预训练模型。

3. 项目的配置文件介绍

conf/ 目录下的配置文件用于设置项目运行时的参数，例如 train.py 需要用到的模型参数和数据集路径等。虽然没有提供具体的配置文件示例，但可以通过以下方式在代码中加载和使用这些配置：

import json

# 加载配置文件
with open('conf/config.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    config = json.load(f)

# 使用配置
model_name = config['model_name']
dataset_folder_name = config['dataset_folder_name']

在上述代码中，假设 config.json 文件中包含了模型名称和数据集目录的配置项。开发者应根据自己的需要创建相应的配置文件，并在代码中加载这些配置。

medmcqa A large-scale (194k), Multiple-Choice Question Answering (MCQA) dataset designed to address realworld medical entrance exam questions. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/me/medmcqa