Counterfactually Augmented Data 项目使用教程

Counterfactually Augmented Data 项目使用教程

counterfactually-augmented-data Learning the Difference that Makes a Difference with Counterfactually-Augmented Data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/counterfactually-augmented-data

1. 项目目录结构及介绍

counterfactually-augmented-data/
├── LICENSE
├── README.md
├── data_collection_pipeline.png
├── platform_screenshot.png
├── NLI/
│   ├── ...
├── sentiment/
│   ├── ...
└── ...

目录结构说明

• LICENSE: 项目的许可证文件，采用Apache-2.0许可证。
• README.md: 项目的介绍文件，包含项目的基本信息、使用方法和引用方式。
• data_collection_pipeline.png: 数据收集管道的示意图。
• platform_screenshot.png: 修订平台的截图。
• NLI/: 自然语言推理（Natural Language Inference）数据集的存放目录。
• sentiment/: 情感分析（Sentiment Analysis）数据集的存放目录。

2. 项目的启动文件介绍

由于该项目主要是一个数据集的存储库，没有明确的启动文件。项目的主要功能是通过数据集来训练和评估模型。因此，启动项目的方式通常是通过加载数据集并使用相应的机器学习框架进行模型训练。

3. 项目的配置文件介绍

该项目没有明确的配置文件，因为其主要目的是提供数据集。如果需要使用该项目的数据集进行模型训练，通常需要根据具体的机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）来配置训练环境。

使用示例

import pandas as pd

# 加载数据集
nli_data = pd.read_csv('NLI/nli_dataset.csv')
sentiment_data = pd.read_csv('sentiment/sentiment_dataset.csv')

# 数据预处理
# ...

# 模型训练
# ...

以上代码展示了如何加载项目中的数据集并进行模型训练。具体的模型训练代码需要根据所选用的机器学习框架进行编写。

counterfactually-augmented-data Learning the Difference that Makes a Difference with Counterfactually-Augmented Data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/counterfactually-augmented-data