【源码】基于Python和ALBERT的文本相似度匹配系统

项目简介

本项目致力于解决文本匹配问题，即判断给定的两个文本是否具有相似语义。它基于Python和ALBERT模型构建，通过对ALBERT模型进行预训练和微调，实现了高效的文本相似度计算。

项目的主要特性和功能

1. 预训练与微调：使用ALBERT模型对大量未标注文本数据进行预训练，并通过微调使模型适配文本相似度匹配任务。
2. 对抗学习：引入噪声进行对抗学习，提高模型鲁棒性，降低过拟合风险。
3. KFold交叉验证：采用K折交叉验证评估模型性能，确保评估结果更可靠。
4. TTA（Test Time Augmentation）：测试阶段交换输入样本中句子a与句子b的位置多次预测并取平均值，获取更准确的预测结果。

安装使用步骤

1. 环境准备

确保Python环境满足要求，安装必要的库： shell pip install -r requirements.txt

2. 数据准备

下载并准备好训练集、测试集和未标注的文本数据，将数据文件放入data文件夹。

3. 预训练

运行以下命令进行预训练数据生成和预训练： shell python albert_main.py

4. 模型微调

运行以下命令进行模型微调： shell python fine_tune_debug.py --maxlen=128 --epochs=1 --batch_size=64 --config_path='./albert_config_small_google.json' --checkpoint_path='./model/albert/model.ckpt-250000' --vocab_path='./vocab.txt' --learning_rate=2e-5 --kfold=5 --adver=True --threshold=0.5 --rank_predict=False

5. 测试

微调完成后，使用predict函数进行模型预测，获取测试集的预测结果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】