Perturbed-Masking 项目使用教程

Perturbed-Masking 项目使用教程

Perturbed-Masking Code for ACL 2020 paper "Perturbed Masking: Parameter-free Probing for Analyzing and Interpreting BERT" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pe/Perturbed-Masking

1. 项目介绍

Perturbed-Masking 是一个用于分析和解释 BERT 模型的开源项目。该项目基于 ACL 2020 论文 "Perturbed Masking: Parameter-free Probing for Analyzing and Interpreting BERT" 开发。Perturbed-Masking 提供了一种参数无关的探针方法，用于深入理解 BERT 模型的内部机制。通过该方法，用户可以更好地分析和解释 BERT 模型在不同任务中的表现。

2. 项目快速启动

2.1 克隆项目

首先，克隆 Perturbed-Masking 项目到本地：

git clone https://github.com/LividWo/Perturbed-Masking.git
cd Perturbed-Masking

2.2 安装依赖

确保你已经安装了所有必要的依赖包。你可以通过以下命令安装依赖：

pip install -r requirements.txt

2.3 运行示例

以下是一个简单的示例，展示如何使用 Perturbed-Masking 进行依赖探针分析：

# 获取影响矩阵，以 PUD 数据集为例
python preprocess.py --cuda \
    --probe dependency \
    --data_split PUD \
    --dataset /dependency/data/PUD.conllu

# 使用 Eisner 算法进行解析
python parsing.py --probe dependency \
    --matrix /results/dependency/bert-dist-PUD-12.pkl \
    --decoder eisner

运行上述命令后，你应该能够得到一个 UAS（Unlabeled Attachment Score）为 41.7 的结果（参见论文表1）。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 依赖探针

依赖探针是 Perturbed-Masking 的核心功能之一。通过该功能，用户可以分析 BERT 模型在依赖解析任务中的表现。以下是一个完整的依赖探针应用案例：

1. 数据准备：下载 PUD 数据集并放置在指定目录。
2. 预处理：运行 preprocess.py 脚本生成影响矩阵。
3. 解析：使用 Eisner 算法进行解析，并计算 UAS 分数。

3.2 成分探针

成分探针用于分析 BERT 模型在成分解析任务中的表现。以下是一个成分探针的应用案例：

1. 数据准备：下载 Penn Treebank 语料库并组织文件。
2. 预处理：运行 preprocess.py 脚本生成影响矩阵。
3. 解析：使用 MART 算法进行解析。

3.3 话语探针

话语探针用于分析 BERT 模型在话语解析任务中的表现。以下是一个话语探针的应用案例：

1. 数据准备：下载 SciDTB 数据集并放置在指定目录。
2. 预处理：运行 preprocess.py 脚本生成影响矩阵。
3. 解析：使用 Eisner 算法进行解析。

4. 典型生态项目

Perturbed-Masking 可以与其他 BERT 相关的开源项目结合使用，以进一步提升模型的分析和解释能力。以下是一些典型的生态项目：

• Hugging Face Transformers：Perturbed-Masking 依赖于 Hugging Face 的 Transformers 库，用于加载和使用 BERT 模型。
• AllenNLP：AllenNLP 提供了丰富的 NLP 工具和模型，可以与 Perturbed-Masking 结合使用，进行更复杂的 NLP 任务分析。
• SpaCy：SpaCy 是一个强大的 NLP 库，可以用于文本预处理和后处理，与 Perturbed-Masking 结合使用可以提升解析任务的效率。

通过结合这些生态项目，用户可以更全面地分析和解释 BERT 模型在不同任务中的表现。

Perturbed-Masking Code for ACL 2020 paper "Perturbed Masking: Parameter-free Probing for Analyzing and Interpreting BERT" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pe/Perturbed-Masking