LeafNATS 项目使用教程

LeafNATS 项目使用教程

LeafNATS Learning Framework for Neural Abstractive Text Summarization 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/le/LeafNATS

1. 项目的目录结构及介绍

LeafNATS 项目的目录结构如下：

LeafNATS/
├── data/
│   ├── cnn_dm/
│   ├── newsroom/
│   └── bytecup2018/
├── models/
│   ├── model1/
│   ├── model2/
│   └── ...
├── scripts/
│   ├── train.py
│   ├── evaluate.py
│   └── ...
├── config/
│   ├── config.yaml
│   └── ...
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• data/: 存放数据集的目录，包括 CNN/Daily Mail、Newsroom 和 Bytecup2018 等数据集。
• models/: 存放不同模型的实现代码。
• scripts/: 存放训练和评估脚本。
• config/: 存放项目的配置文件。
• README.md: 项目的介绍文档。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 scripts/ 目录下，主要包括以下几个文件：

• train.py: 用于训练模型的脚本。
• evaluate.py: 用于评估模型性能的脚本。

启动文件介绍

• train.py:

  • 功能：用于训练神经抽象文本摘要模型。
  • 使用方法：在终端中运行 python scripts/train.py 即可启动训练过程。

• evaluate.py:

  • 功能：用于评估训练好的模型在测试集上的性能。
  • 使用方法：在终端中运行 python scripts/evaluate.py 即可启动评估过程。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要位于 config/ 目录下，主要包括以下几个文件：

• config.yaml: 项目的全局配置文件，包含模型训练和评估的参数设置。

配置文件介绍

• config.yaml:
  • 功能：配置模型训练和评估的各种参数，如数据路径、模型类型、优化器参数等。
  • 使用方法：在启动训练或评估脚本前，可以根据需要修改 config.yaml 文件中的参数。

# config.yaml 示例
data_path: "data/cnn_dm"
model_type: "model1"
optimizer: "adam"
learning_rate: 0.001
batch_size: 32
epochs: 10

以上是 LeafNATS 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用 LeafNATS 项目。

LeafNATS Learning Framework for Neural Abstractive Text Summarization 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/le/LeafNATS