KB-ALBERT 开源项目启动与配置教程-CSDN博客

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KB-ALBERT 开源项目启动与配置教程

KB-ALBERT KB국민은행에서 제공하는 경제/금융 도메인에 특화된 한국어 ALBERT 모델 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kb/KB-ALBERT

1. 项目的目录结构及介绍

KB-ALBERT 的目录结构如下：

KB-ALBERT/
├── albert/             # ALBERT 模型代码
├── examples/           # 示例代码和数据处理脚本
│   ├── glue_data/      # 处理 GLUE 数据集的脚本
│   ├── squad/          # 处理 SQuAD 数据集的脚本
│   └── ...             # 其他数据集处理脚本
├── modeling.py         # 定义模型结构的代码
├── optimizer.py        # 定义优化器的代码
├── run_classifier.py   # 运行文本分类任务的脚本
├── run_squad.py        # 运行 SQuAD 阅读理解任务的脚本
├── tokenization.py     # 定义分词和标记化处理的代码
└── ...                 # 其他相关文件和文件夹

albert/: 包含了 ALBERT 模型的核心代码。
examples/: 提供了不同任务类型的示例代码，以及相应的数据处理脚本。
modeling.py: 定义了 KB-ALBERT 模型的结构和相关组件。
optimizer.py: 包含了训练过程中使用的优化器代码。
run_classifier.py: 用于启动文本分类任务的脚本。
run_squad.py: 用于启动 SQuAD 阅读理解任务的脚本。
tokenization.py: 包含了文本分词和标记化的相关代码。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 run_classifier.py 和 run_squad.py。

run_classifier.py: 用于启动文本分类任务。在终端中执行以下命令可以启动：
```
python run_classifier.py --data_dir=/path/to/data/ --model_dir=/path/to/model/ --task_name=cola
```
其中 --data_dir 指定数据集的路径，--model_dir 指定模型保存和加载的路径，--task_name 指定任务类型。
run_squad.py: 用于启动 SQuAD 阅读理解任务。在终端中执行以下命令可以启动：
```
python run_squad.py --data_dir=/path/to/data/ --model_dir=/path/to/model/ --output_dir=/path/to/output/
```
其中 --data_dir 指定数据集的路径，--model_dir 指定模型保存和加载的路径，--output_dir 指定输出结果的路径。