deepke/example/re/few-shot

快速上手

环境依赖

python == 3.8

• torch == 1.5
• transformers == 3.4.0
• hydra-core == 1.0.6
• 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

  • 训练好的模型默认保存在根目录

• 从上次训练的模型开始训练：设置.yaml中的train_from_saved_model为上次保存模型的路径

• 每次训练的日志保存路径默认保存在根目录，可以通过.yaml中的log_dir来配置

• 进行预测： python predict.py

模型内容

KnowPrompt