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## 快速上手
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### 环境依赖
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> python == 3.8
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- tokenizers == 0.10.3
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- torch == 1.8.0
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- regex == 2021.4.4
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- transformers == 4.7.0
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- tqdm == 4.49.0
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- activations == 0.1.0
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- dataclasses == 0.6
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- file_utils == 0.0.1
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- flax == 0.3.4
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- utils == 1.0.1
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- deepke
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### 克隆代码
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git clone git@github.com:zjunlp/DeepKE.git
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### 使用pip安装
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首先创建python虚拟环境，再进入虚拟环境
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- 安装依赖: ```pip install -r requirements.txt```
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### 使用数据进行训练预测
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- 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](https://semeval2.fbk.eu/semeval2.php?location=tasks#T11)，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"。
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- SEMEVAL包含以下数据：
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- `rel2id.json`：关系标签到ID的映射
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- `temp.txt`：关系标签处理
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- `test.txt`： 测试集
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- `train.txt`：训练集
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- `val.txt`：验证集
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- 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
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- 对数据集SEMEVAL进行few-shot训练：`python run.py`
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- 每次训练的日志保存路径可以通过`.yaml`中的log_dir来配置。
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- 进行预测： `python predict.py `
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## 模型内容
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