【源码】基于Python和PyTorch的中文小样本事件抽取系统

项目简介

本项目基于Python和PyTorch框架构建，主要用于处理少样本学习任务，聚焦中文文本数据的分类，能够应对标注样本较少的情况。项目实现了原型网络等多种模型，还配备了预处理、数据加载和训练测试等辅助工具。

项目的主要特性和功能

1. 具备少样本学习能力，借助原型网络、图神经网络和元学习网络等模型，可有效处理少量标注样本的分类任务。
2. 提供多样化的句子编码，基于CNN、BERT和RoBERTa的句子编码器可将文本数据转化为数值表示。
3. 支持灵活的数据加载，自定义数据集类和数据加载器函数，能加载有监督和无监督的少量事件数据。
4. 拥有便捷的训练测试框架，包含数据加载、模型训练、评估等功能，便于进行模型的训练和测试。
5. 增强了模型的鲁棒性，集成测试机制可提高模型对不同类别的鲁棒性。
6. 提升了模型的泛化能力，通过引入Prompt和设置距离阈值，能有效处理未知类别。

安装使用步骤

1. 环境搭建：安装Python环境和PyTorch框架，确保版本兼容。
2. 数据准备：准备训练集、验证集和测试集数据，按指定格式组织。
3. 模型挑选：依据具体任务选择合适的模型，如Proto、SNAIL、GNN等。
4. 参数配置：根据任务需求调整模型参数，如学习率、批次大小等。
5. 模型训练：运行python train_demo.py进行模型训练，训练过程中保存最佳模型。
6. 模型评估：使用验证集评估模型性能，可选择进行集成测试。
7. 模型应用：利用训练好的模型对测试数据进行预测和评估。若进行测试，运行python train_demo.py --only_test --load_ckpt {CHECKPOINT_PATH} {OTHER_ARGS}；若使用多卡运行，执行CUDA_VISIBLE_DEVICES=$gpu_id python train_demo.py $argu_list。

下载地址

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