Update README
This commit is contained in:
parent
c941044ab6
commit
e003db2e79
48
README.md
48
README.md
|
@ -13,7 +13,7 @@
|
|||
</a>
|
||||
</p>
|
||||
<p align="center">
|
||||
<b>简体中文 | <a href="https://github.com/zjunlp/DeepKE/blob/test_new_deepke/README_ENGLISH.md">English</a></b>
|
||||
<b>简体中文 | <a href="https://github.com/zjunlp/DeepKE/blob/main/README_ENGLISH.md">English</a></b>
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<h1 align="center">
|
||||
|
@ -88,15 +88,15 @@ DeepKE支持pip安装使用,以常规全监督设定关系抽取为例
|
|||
| 秦始皇兵马俑位于陕西省西安市,1961年被国务院公布为第一批全国重点文物保护单位,是世界八大奇迹之一。 | 秦始皇 | 陕西省,西安市 | 国务院 |
|
||||
|
||||
- 具体流程请进入详细的README中
|
||||
- **[常规全监督STANDARD](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/test_new_deepke/example/ner/standard)**
|
||||
常规模块使用预训练模型BERT;
|
||||
进入`DeepKE/example/ner/standard`,数据集和参数配置可以分别进入`data`和`conf`文件夹中修改;
|
||||
- **[常规全监督STANDARD](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/test_new_deepke/example/ner/standard)** <br>
|
||||
常规模块使用预训练模型BERT;<br>
|
||||
进入`DeepKE/example/ner/standard`,数据集和参数配置可以分别进入`data`和`conf`文件夹中修改;<br>
|
||||
```python run.py```即可训练,```python predict.py```即可预测。
|
||||
- **[少样本FEW-SHOT](https://github.com/zjunlp/DeepKE/tree/test_new_deepke/example/ner/few-shot)**
|
||||
低资源少样本模块;
|
||||
进入`DeepKE/example/ner/few-shot`,模型加载和保存位置以及配置可以在`conf`文件夹中修改;
|
||||
使用`CoNLL-2003`进行训练:`python run.py`;
|
||||
进行few-shot训练:`python run.py +train=few_shot`,若要加载模型,修改`few_shot.yaml`中的`load_path`;
|
||||
- **[少样本FEW-SHOT](https://github.com/zjunlp/DeepKE/tree/test_new_deepke/example/ner/few-shot)** <br>
|
||||
低资源少样本模块;<br>
|
||||
进入`DeepKE/example/ner/few-shot`,模型加载和保存位置以及配置可以在`conf`文件夹中修改;<br>
|
||||
使用`CoNLL-2003`进行训练:`python run.py`;<br>
|
||||
进行few-shot训练:`python run.py +train=few_shot`,若要加载模型,修改`few_shot.yaml`中的`load_path`;<br>
|
||||
若要进行预测,在`config.yaml`中追加`- predict`,`predict.yaml`中修改`load_path`为模型路径以及`write_path`为预测结果的保存路径,完成修改后使用`python predict.py`即可预测。
|
||||
|
||||
#### 2. 关系抽取RE
|
||||
|
@ -110,17 +110,17 @@ DeepKE支持pip安装使用,以常规全监督设定关系抽取为例
|
|||
| 提起杭州的美景,西湖总是第一个映入脑海的词语。 | 所在城市 | 西湖 | 8 | 杭州 | 2 |
|
||||
|
||||
- 具体流程请进入详细的README中,RE包括了以下三个子功能
|
||||
- **[常规全监督STANDARD](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/test_new_deepke/example/re/standard)**
|
||||
常规模块为常用的深度学习模型,包括CNN、RNN、Capsule、GCN、Transforemer以及预训练模型;
|
||||
进入`DeepKE/example/re/standard`,数据集和参数配置可以分别进入`data`和`conf`文件夹中修改;
|
||||
- **[常规全监督STANDARD](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/test_new_deepke/example/re/standard)** <br>
|
||||
常规模块为常用的深度学习模型,包括CNN、RNN、Capsule、GCN、Transforemer以及预训练模型;<br>
|
||||
进入`DeepKE/example/re/standard`,数据集和参数配置可以分别进入`data`和`conf`文件夹中修改;<br>
|
||||
```python run.py```即可训练,```python predict.py```即可预测。
|
||||
- **[少样本FEW-SHOT](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/test_new_deepke/example/re/few-shot)**
|
||||
进入`DeepKE/example/re/few-shot`,数据集和参数配置可以分别进入`data`和`conf`文件夹中修改;
|
||||
```python run.py```即可训练;如需从上次训练的模型开始训练:设置`conf/train.yaml`中的`train_from_saved_model`为上次保存模型的路径,每次训练的日志默认保存在根目录,可用`log_dir`来配置;
|
||||
- **[少样本FEW-SHOT](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/test_new_deepke/example/re/few-shot)** <br>
|
||||
进入`DeepKE/example/re/few-shot`,数据集和参数配置可以分别进入`data`和`conf`文件夹中修改;<br>
|
||||
```python run.py```即可训练;如需从上次训练的模型开始训练:设置`conf/train.yaml`中的`train_from_saved_model`为上次保存模型的路径,每次训练的日志默认保存在根目录,可用`log_dir`来配置;<br>
|
||||
```python predict.py```即可预测。
|
||||
- **[文档级DOCUMENT](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/test_new_deepke/example/re/document)**
|
||||
```train_distant.json```由于文件太大,请自行从Google Drive上下载到data/目录下;
|
||||
进入`DeepKE/example/re/document`,数据集和参数配置可以分别进入`data`和`conf`文件夹中修改;
|
||||
- **[文档级DOCUMENT](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/test_new_deepke/example/re/document)** <br>
|
||||
```train_distant.json```由于文件太大,请自行从Google Drive上下载到data/目录下;<br>
|
||||
进入`DeepKE/example/re/document`,数据集和参数配置可以分别进入`data`和`conf`文件夹中修改;<br>
|
||||
```python run.py```即可训练;如需从上次训练的模型开始训练:设置`conf/train.yaml`中的`train_from_saved_model`为上次保存模型的路径,每次训练的日志默认保存在根目录,可用`log_dir`来配置;
|
||||
|
||||
#### 3. 属性抽取AE
|
||||
|
@ -134,18 +134,18 @@ DeepKE支持pip安装使用,以常规全监督设定关系抽取为例
|
|||
| 2014年10月1日许鞍华执导的电影《黄金时代》上映 | 上映时间 | 黄金时代 | 19 | 2014年10月1日 | 0 |
|
||||
|
||||
- 具体流程请进入详细的README中
|
||||
- **[常规全监督STANDARD](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/test_new_deepke/example/ae/standard)**
|
||||
常规模块为常用的深度学习模型,包括CNN、RNN、Capsule、GCN、Transforemer以及预训练模型;
|
||||
进入`DeepKE/example/re/standard`,数据集和参数配置可以分别进入`data`和`conf`文件夹中修改;
|
||||
- **[常规全监督STANDARD](https://github.com/zjunlp/deepke/blob/test_new_deepke/example/ae/standard)** <br>
|
||||
常规模块为常用的深度学习模型,包括CNN、RNN、Capsule、GCN、Transforemer以及预训练模型;<br>
|
||||
进入`DeepKE/example/re/standard`,数据集和参数配置可以分别进入`data`和`conf`文件夹中修改;<br>
|
||||
```python run.py```即可训练,```python predict.py```即可预测。
|
||||
|
||||
<br>
|
||||
|
||||
## 备注(常见问题)
|
||||
|
||||
1. 使用 Anaconda 时,建议添加国内镜像,下载速度更快。如[清华镜像](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/)。
|
||||
|
||||
1. 使用 pip 时,建议使用国内镜像,下载速度更快,如阿里云镜像。
|
||||
|
||||
1. 安装后提示 `ModuleNotFoundError: No module named 'past'`,输入命令 `pip install future` 即可解决。
|
||||
|
||||
1. 使用语言预训练模型时,在线安装下载模型比较慢,更建议提前下载好,存放到 pretrained 文件夹内。具体存放文件要求见文件夹内的 `README.md`。
|
||||
|
||||
<br>
|
||||
|
|
|
@ -32,7 +32,7 @@ DeepKE is a knowledge extraction toolkit supporting **low-resource** and **docum
|
|||
|
||||
### Prediction
|
||||
|
||||
There is a demonstration of prediction.
|
||||
There is a demonstration of prediction.<br>
|
||||
<img src="README_ENGLISH.assets/demo.gif" width="636" height="494" align=center>
|
||||
|
||||
<br>
|
||||
|
|
Loading…
Reference in New Issue