TaBERT 开源项目安装与配置指南

TaBERT 开源项目安装与配置指南

TaBERT This repository contains source code for the TaBERT model, a pre-trained language model for learning joint representations of natural language utterances and (semi-)structured tables for semantic parsing. TaBERT is pre-trained on a massive corpus of 26M Web tables and their associated natural language context, and could be used as a drop-in replacement of a semantic parsers original encoder to compute representations for utterances and table schemas (columns). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ta/TaBERT

1. 项目基础介绍

TaBERT（Table-BERT）是一个由Facebook研究团队开发的开源项目，旨在学习自然语言表达和半结构化表格之间的联合表示，用于语义解析。该模型在大量网络表格及其关联的自然语言上下文中进行预训练，可以作为一个语义解析器原始编码器的即插即用替换，用于计算自然语言文本和表格模式的表示。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• 预训练语言模型：使用BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型作为基础，进行表格和自然语言的联合表示学习。
• Transformers库：利用HuggingFace的Transformers库，该库提供了大量的预训练模型和模型训练工具。
• 数据预处理：使用Beautiful Soup、WikiTextParser等工具从网页中提取表格和相关文本。

3. 项目安装和配置的准备工作

准备工作

• 安装Python（建议使用Python 3.6或更高版本）。
• 安装Java JDK（用于运行Wikipedia数据提取的Java代码）。
• 安装pip（Python的包管理工具）。

安装步骤

步骤1：克隆项目

首先，使用Git克隆项目到本地：

git clone https://github.com/facebookresearch/TaBERT.git
cd TaBERT

步骤2：创建虚拟环境

创建一个conda虚拟环境，并安装所需的Python库：

conda create -n tabert python=3.6
conda activate tabert

步骤3：安装依赖库

安装项目所需的Python库：

pip install -r requirements.txt

步骤4：下载预训练模型（可选）

如果需要使用预训练模型，可以按照以下步骤下载：

pip install gdown
gdown https://drive.google.com/uc?id=1-pdtksj9RzC4yEqdrJQaZu4-dIEXZbM9 -O tabert_base_k1.tar.gz
tar -xzf tabert_base_k1.tar.gz

步骤5：数据预处理（可选）

如果需要处理自己的数据，可以按照以下步骤进行数据预处理：

python -m preprocess.common_crawl --input_file data/datasets/commoncrawl.sample.jsonl --output_file data/preprocessed_data/common_crawl.preprocessed.jsonl
python -m preprocess.extract_wiki_tables.sh

步骤6：模型训练（可选）

如果需要训练自己的模型，可以按照以下步骤进行：

python train.py --data_dir data/preprocessed_data --output_dir models/my_model --num_train_epochs 3

以上步骤为基本的安装和配置指南，根据实际需求和项目的发展可能会有所变化。请确保遵循项目官方文档中的最新指南。

TaBERT This repository contains source code for the TaBERT model, a pre-trained language model for learning joint representations of natural language utterances and (semi-)structured tables for semantic parsing. TaBERT is pre-trained on a massive corpus of 26M Web tables and their associated natural language context, and could be used as a drop-in replacement of a semantic parsers original encoder to compute representations for utterances and table schemas (columns). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ta/TaBERT