NLP Labelling 项目使用文档

NLP Labelling 项目使用文档

nlp-labellingLabelling platform for text using weak supervision.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/nl/nlp-labelling

1. 项目目录结构及介绍

nlp-labelling/
├── data/
│   ├── raw/
│   └── processed/
├── src/
│   ├── models/
│   ├── utils/
│   └── main.py
├── config/
│   └── config.yaml
├── tests/
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

目录结构介绍

• data/: 存放项目的数据文件，包括原始数据 (raw/) 和处理后的数据 (processed/)。
• src/: 项目的源代码目录，包含模型 (models/)、工具函数 (utils/) 和主启动文件 (main.py)。
• config/: 存放项目的配置文件 (config.yaml)。
• tests/: 存放项目的测试代码。
• README.md: 项目的说明文档。
• requirements.txt: 项目所需的依赖包列表。
• setup.py: 项目的安装脚本。

2. 项目启动文件介绍

src/main.py

main.py 是项目的启动文件，负责初始化配置、加载数据、训练模型和执行预测等任务。以下是该文件的主要功能模块：

• 初始化配置: 从 config/config.yaml 文件中读取配置参数。
• 数据加载: 从 data/raw/ 目录加载原始数据，并进行预处理后存放到 data/processed/ 目录。
• 模型训练: 使用加载的数据训练 NLP 模型。
• 模型预测: 使用训练好的模型进行预测。

3. 项目配置文件介绍

config/config.yaml

config.yaml 是项目的配置文件，包含项目运行所需的各种参数。以下是该文件的主要配置项：

data:
  raw_path: "data/raw/"
  processed_path: "data/processed/"

model:
  type: "LSTM"
  hidden_size: 128
  num_layers: 2

training:
  batch_size: 32
  epochs: 10
  learning_rate: 0.001

prediction:
  threshold: 0.5

配置项介绍

• data: 数据路径配置，包括原始数据路径 (raw_path) 和处理后数据路径 (processed_path)。
• model: 模型配置，包括模型类型 (type)、隐藏层大小 (hidden_size) 和层数 (num_layers)。
• training: 训练配置，包括批量大小 (batch_size)、训练轮数 (epochs) 和学习率 (learning_rate)。
• prediction: 预测配置，包括预测阈值 (threshold)。

通过修改 config.yaml 文件中的配置项，可以调整项目的运行参数，以适应不同的需求和环境。

nlp-labellingLabelling platform for text using weak supervision.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/nl/nlp-labelling