【源码】基于Python的自然语言处理训练框架

项目简介

本项目是基于Python的自然语言处理（NLP）训练框架，借助多种预训练模型（如BERT、BART、MBart、T5等）达成文本分类、命名实体识别（NER）、文本摘要、文本翻译等任务。它提供了灵活的配置与训练方式，支持多种任务类型和模型优化策略，可用于不同的NLP应用场景。

项目的主要特性和功能

1. 多任务支持：涵盖文本摘要、文本翻译、实体抽取、文本分类（单分类和多分类）等多种NLP任务。
2. 多种预训练模型：支持NEZHA、HFL、MBart、mT5等多种预训练模型，满足不同任务需求。
3. 灵活的配置：可通过YAML配置文件灵活设置训练参数，包含模型选择、优化器配置、数据路径等。
4. 分布式训练：支持多GPU分布式训练，提高训练效率。
5. PET训练模式：支持PET（Pattern - Exploiting Training）训练模式，适用于小样本学习场景。
6. 多种评价标准：支持Rouge、BLEU、p - r - f等多种评价标准，用于评估模型性能。

安装使用步骤

1. 安装依赖库

确保已安装Python 3环境，然后使用以下命令安装项目所需的依赖库： bash python3 -m pip install -r requirements.txt --user

2. 配置训练参数

依据任务需求，编辑对应的YAML配置文件（如summary-template.yaml、translation-template.yaml等），设置模型、数据路径、优化器等参数。

3. 运行训练脚本

根据任务类型，运行相应的训练命令： - 文本摘要： bash python3 train.py --config=/path/to/summary-template.yaml - 文本翻译： bash python3 train.py --config=/path/to/translation-template.yaml - 实体抽取： bash python3 train.py --config=/path/to/ner-template.yaml - 文本分类（单分类）： bash python3 train.py --config=/path/to/classification-template.yaml - 文本标签分类（多分类）： bash python3 train.py --config=/path/to/tag-template.yaml

4. 查看训练结果

训练完成后，模型输出和训练参数会保存在指定的输出目录中。可通过日志文件或WandB（如果启用）查看训练过程中的指标变化。

5. 使用PET训练模式（可选）

若需使用PET训练模式，要确保在训练数据目录下提供label_map文件，并在配置文件中增加PET专用配置。

注意事项

1. 环境配置：保证Python环境和依赖库版本与项目要求一致。
2. 数据格式：确保输入数据的格式与任务要求一致，尤其是PET训练模式。
3. 模型选择：根据任务需求选择合适的预训练模型和配置参数。
4. 分布式训练：若使用多GPU训练，需正确设置cuda_visible_devices和distributed参数。

下载地址

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