【源码】基于PyTorch的RACE阅读理解任务模型

项目简介

本项目借助PyTorch框架，对RACE阅读理解任务的模型进行微调，涵盖数据集切分、预处理、模型训练与评估等环节。采用BERT预训练模型微调，提升模型在RACE阅读理解任务上的性能。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：有数据预处理脚本，能把RACE数据集转化为模型可接受的输入格式，含分词、添加特殊标记等操作。
2. 模型构建：运用BERT预训练模型，并针对RACE数据集的多选任务微调模型。
3. 模型训练：提供训练脚本，支持从命令行参数解析数据目录、模型路径、输出目录等，进行模型训练。
4. 模型评估：评估阶段，脚本读取测试数据，转为模型可接受的输入特征，用模型预测并计算准确率等评估指标。
5. 模型转换：提供将TensorFlow格式的预训练BERT模型转为PyTorch格式的工具。

安装使用步骤

1. 安装依赖：安装Python和PyTorch环境，下载RACE数据集。
2. 运行预处理脚本：运行cut_datasets.py和cut_pt.py脚本，对数据集进行切分和预处理。
3. 模型训练：运行run.py或dev.py（或test.py）脚本，进行模型训练或评估。
4. 模型转换：运行pytorch_pretrained_bert/convert_tf_checkpoint_to_pytorch.py脚本，将TensorFlow格式的预训练BERT模型转换为PyTorch格式。

注意：运行模型训练或评估脚本时，要确保PyTorch环境配置正确，并按需设置命令行参数。

下载地址

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