Paddle-News-Text-Classification 项目使用教程

Paddle-News-Text-Classification 项目使用教程

Paddle-News-Text-Classification 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/Paddle-News-Text-Classification

1. 项目的目录结构及介绍

Paddle-News-Text-Classification/
├── LICENSE
├── README.md
├── baseline.ipynb
├── correct.py
├── kaggle_vote.py
├── mergesim1.py
├── mergesim2.py
├── mergesim3.py
├── read.py
├── requirment.txt
├── run.cmd
├── train1_ernie.py
├── train1_nezha.py
├── train1_robert.py
├── train1_xlnet.py
├── train2_ernie.py
├── train2_nezha.py
├── train2_robert.py
├── train2_xlnet.py
├── train3_ernie.py
├── train3_nezha.py
├── train3_robert.py
├── train3_xlnet.py
├── train4_ernie.py
├── train4_nezha.py
├── train4_robert.py
└── train4_xlnet.py

目录结构介绍

• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍文档，包含项目的概述、使用方法等信息。
• baseline.ipynb: 项目的基线代码，通常是一个Jupyter Notebook文件，用于展示基本的模型训练和预测过程。
• correct.py: 可能用于数据校正或处理的Python脚本。
• kaggle_vote.py: 可能用于Kaggle竞赛中的投票机制的Python脚本。
• mergesim1.py, mergesim2.py, mergesim3.py: 可能用于合并或处理相似数据的Python脚本。
• read.py: 可能用于读取数据的Python脚本。
• requirment.txt: 项目的依赖文件，列出了项目运行所需的Python包。
• run.cmd: 项目的启动脚本，通常是一个Windows批处理文件。
• train1_ernie.py, train1_nezha.py, train1_robert.py, train1_xlnet.py, train2_ernie.py, train2_nezha.py, train2_robert.py, train2_xlnet.py, train3_ernie.py, train3_nezha.py, train3_robert.py, train3_xlnet.py, train4_ernie.py, train4_nezha.py, train4_robert.py, train4_xlnet.py: 这些是用于训练不同模型的Python脚本，分别对应不同的预训练模型（如ERNIE、NEZHA、RoBERTa、XLNet等）。

2. 项目的启动文件介绍

run.cmd

run.cmd 是一个Windows批处理文件，用于启动项目的训练或预测过程。通常，它会调用Python脚本来执行具体的任务。

@echo off
python train1_ernie.py

使用方法

1. 打开命令行工具（如CMD或PowerShell）。
2. 导航到项目的根目录。
3. 运行 run.cmd 文件：

run.cmd

3. 项目的配置文件介绍

requirment.txt

requirment.txt 文件列出了项目运行所需的Python包及其版本。你可以使用 pip 命令来安装这些依赖。

paddlepaddle==2.2.0
paddlenlp==2.1.0
numpy==1.19.5
pandas==1.2.4

使用方法

1. 打开命令行工具。
2. 导航到项目的根目录。
3. 运行以下命令来安装依赖：

pip install -r requirment.txt

通过以上步骤，你可以成功启动并配置 Paddle-News-Text-Classification 项目。

Paddle-News-Text-Classification 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/Paddle-News-Text-Classification