DeepCT 项目使用教程-优快云博客

DeepCT 项目使用教程

1. 项目介绍

DeepCT 是一个用于句子/段落术语加权的框架，它利用 BERT 生成新颖的、上下文感知的文档和查询的词袋术语权重。DeepCT 框架可以应用于段落时，生成可以存储在普通倒排索引中的术语权重，用于段落检索。当应用于查询文本时，DeepCT-Query 生成一个加权的词袋查询，强调查询中的关键术语。

2. 项目快速启动

环境准备

确保你已经安装了以下依赖：

Python 3
TensorFlow 1.15.0

克隆项目

git clone https://github.com/AdeDZY/DeepCT.git
cd DeepCT

训练 DeepCT 模型

设置 BERT 模型路径和训练数据路径：

export BERT_BASE_DIR=/path/to/uncased_L-12_H-768_A-12
export TRAIN_DATA_FILE=/path/to/data/marco/myalltrain_relevant_docterm_recall
export OUTPUT_DIR=/path/to/output/marco/

运行训练脚本：

python run_deepct.py \
  --task_name=marcodoc \
  --do_train=true \
  --do_eval=false \
  --do_predict=false \
  --data_dir=$TRAIN_DATA_FILE \
  --vocab_file=$BERT_BASE_DIR/vocab.txt \
  --bert_config_file=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \
  --init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt \
  --max_seq_length=128 \
  --train_batch_size=16 \
  --learning_rate=2e-5 \
  --num_train_epochs=3.0 \
  --recall_field=title \
  --output_dir=$OUTPUT_DIR

使用 DeepCT 进行推理

设置 BERT 模型路径和测试数据路径：

export BERT_BASE_DIR=/path/to/uncased_L-12_H-768_A-12
export INIT_CKPT=/path/to/output/marco/model.ckpt-65816
export TEST_DATA_FILE=/path/to/data/collection.tsv.1
export OUTPUT_DIR=/path/to/predictions/marco/collection_pred_1/

运行推理脚本：

python run_deepct.py \
  --task_name=marcotsvdoc \
  --do_train=false \
  --do_eval=false \
  --do_predict=true \
  --data_dir=$TEST_DATA_FILE \
  --vocab_file=$BERT_BASE_DIR/vocab.txt \
  --bert_config_file=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \
  --init_checkpoint=$INIT_CKPT \
  --max_seq_length=128 \
  --train_batch_size=16 \
  --learning_rate=2e-5 \
  --num_train_epochs=3.0 \
  --output_dir=$OUTPUT_DIR

3. 应用案例和最佳实践

案例1：文档检索

DeepCT 可以用于生成文档的上下文感知术语权重，从而提高文档检索的准确性。通过将 DeepCT 生成的权重应用于倒排索引，可以显著提升检索系统的性能。

案例2：查询优化

在查询优化中，DeepCT 可以生成加权的词袋查询，强调查询中的关键术语，从而提高查询的召回率和准确率。

4. 典型生态项目

Anserini

Anserini 是一个开源的检索工具包，支持多种检索模型。DeepCT 生成的术语权重可以直接用于 Anserini 的倒排索引构建和检索。

Lucene

Lucene 是一个高性能的全文检索引擎库。DeepCT 生成的术语权重可以与 Lucene 结合使用，提升文档检索的效果。

Indri

Indri 是一个开源的检索系统，支持多种检索模型和查询语言。DeepCT 生成的术语权重可以用于 Indri 的索引构建和查询优化。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考