1.3 KiB
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快速上手
环境依赖
python == 3.8
- tokenizers == 0.10.3
- torch == 1.8.0
- regex == 2021.4.4
- transformers == 4.7.0
- tqdm == 4.49.0
- activations == 0.1.0
- dataclasses == 0.6
- file_utils == 0.0.1
- flax == 0.3.4
- utils == 1.0.1
- deepke
克隆代码
git clone git@github.com:zjunlp/DeepKE.git
使用pip安装
首先创建python虚拟环境，再进入虚拟环境
- 安装依赖:
pip install -r requirements.txt
使用数据进行训练预测
-
存放数据：在
data文件夹下存放训练数据。模型采用的数据集是SEMEVAL，SEMEVAL数据集来自于2010年的国际语义评测大会中Task 8："Multi-Way Classification of Semantic Relations Between Pairs of Nominals"。 -
SEMEVAL包含以下数据：
-
rel2id.json：关系标签到ID的映射 -
temp.txt：关系标签处理 -
test.txt： 测试集 -
train.txt：训练集 -
val.txt：验证集
-
-
开始训练：模型加载和保存位置以及配置可以在conf的
.yaml文件中修改- 对数据集SEMEVAL进行few-shot训练：
python run.py
- 对数据集SEMEVAL进行few-shot训练：
-
每次训练的日志保存路径可以通过
.yaml中的log_dir来配置。 -
进行预测：
python predict.py
模型内容
KnowPrompt