IndoNLU 项目使用教程

IndoNLU 项目使用教程

indonlu The first-ever vast natural language processing benchmark for Indonesian Language. We provide multiple downstream tasks, pre-trained IndoBERT models, and a starter code! (AACL-IJCNLP 2020) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/indonlu

1. 项目介绍

IndoNLU 是一个针对印度尼西亚语的自然语言理解（NLU）资源集合，包含12个下游任务。该项目提供了代码以重现结果，并提供了大规模预训练模型（如 IndoBERT 和 IndoBERT-lite），这些模型是在约40亿词的语料库（Indo4B）上训练的，数据量超过20GB。IndoNLU 项目最初由多个大学和行业合作伙伴联合开发，如 Institut Teknologi Bandung、Universitas Multimedia Nusantara、香港科技大学、Universitas Indonesia、Gojek 和 Prosa.AI。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

首先，确保你已经安装了 Python 3.7 或更高版本，并安装了必要的依赖库。你可以通过以下命令安装依赖：

pip install -r requirements.txt

2.2 下载项目

使用 Git 克隆项目到本地：

git clone https://github.com/IndoNLP/indonlu.git
cd indonlu

2.3 运行示例任务

项目中提供了多个示例任务，你可以通过以下命令运行一个简单的任务：

python run_single_task.py --task_name=task1 --model_name=indobert-base-p1

2.4 自定义任务

你可以根据自己的需求修改 run_single_task.py 文件中的参数，例如选择不同的模型或调整训练参数。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 文本分类

IndoNLU 提供了多个预训练模型，可以用于文本分类任务。以下是一个简单的文本分类示例：

from indonlu.models import IndoBERT
from indonlu.datasets import TextClassificationDataset

model = IndoBERT(model_name='indobert-base-p1')
dataset = TextClassificationDataset(data_path='path/to/dataset')
model.fit(dataset)

3.2 序列标注

对于序列标注任务，IndoNLU 同样提供了预训练模型和数据集处理工具：

from indonlu.models import IndoBERT
from indonlu.datasets import SequenceTaggingDataset

model = IndoBERT(model_name='indobert-base-p1')
dataset = SequenceTaggingDataset(data_path='path/to/dataset')
model.fit(dataset)

4. 典型生态项目

4.1 IndoBERT

IndoBERT 是基于 BERT 架构的预训练语言模型，专门针对印度尼西亚语进行了优化。它可以在多种自然语言处理任务中表现出色，如文本分类、命名实体识别等。

4.2 IndoBERT-lite

IndoBERT-lite 是 IndoBERT 的轻量级版本，适用于资源受限的环境。它保留了大部分 IndoBERT 的性能，但模型大小更小，训练和推理速度更快。

4.3 FastText-Indo4B

FastText-Indo4B 是一个基于 Indo4B 语料库训练的词向量模型，适用于需要快速词嵌入的任务。它提供了高质量的词向量，可以用于各种自然语言处理任务。

通过以上教程，你可以快速上手 IndoNLU 项目，并利用其丰富的资源进行自然语言处理任务的开发和研究。

indonlu The first-ever vast natural language processing benchmark for Indonesian Language. We provide multiple downstream tasks, pre-trained IndoBERT models, and a starter code! (AACL-IJCNLP 2020) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/indonlu