【源码】基于Python和PyTorch的语义理解标注系统

项目简介

本项目是一个基于Python和PyTorch的语义理解标注系统，借助深度学习技术对数据进行处理和分析，从而实现语义理解相关任务。

项目的主要特性和功能

1. 支持参数自定义，可通过命令行修改运行参数。
2. 拥有完善的数据处理流程，涵盖词表构建、数据读取、批处理等。
3. 提供baseline模型，便于进行语义理解任务的训练和测试。
4. 支持预训练语言模型，可结合多种预训练模型提升性能。

安装使用步骤

环境创建

bash conda create -n slu python=3.6 source activate slu pip install torch==1.7.1 若需要加载预训练模型，还需执行以下操作： bash git lfs install git clone https://huggingface.co/bert-base-chinese（可替换为其他模型） 然后修改arg_parser.add_argument('--pre_path', default='bert-base-chinese')里的default，以及utils/example中.pycls.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')括号里的模型名称。

运行项目

• 训练：在根目录下运行 bash python scripts/slu_baseline.py
• 测试：加载完预训练模型之后，在根目录下运行 bash python scripts/test.py

推荐工具库

• transformers：使用预训练语言模型的工具库，官网为https://huggingface.co/ 。
• nltk：强力的NLP工具库，官网为https://www.nltk.org/ 。

下载地址

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