StaQC开源项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

StaQC项目是一个开源的数据集，包含了从Stack Overflow中自动挖掘的约148K个Python领域和120K个SQL领域的问题-代码对。项目的目录结构如下：

 StaQC-Question-Code-Dataset
 ├── annotation_tool       # 用于数据标注的工具
 ├── data                  # 存储原始数据和预处理后的数据
 │   ├── data_hnn          # 存储用于HNN模型的数据
 │   ├── final_collection  # 存储最终收集的问题-代码对
 │   └── ...               # 其他相关数据文件
 ├── data_processing       # 数据处理的脚本和代码
 ├── LICENSE.txt           # 项目的许可证文件
 ├── README.md             # 项目的说明文件
 └── run.py                # 运行HNN模型的脚本

• annotation_tool: 包含用于手动标注数据的工具。
• data: 存储了原始的Stack Overflow数据、预处理后的数据以及最终的问题-代码对数据。
• data_processing: 包含用于数据预处理的脚本和代码，例如数据清洗、分词、构建词汇表等。
• LICENSE.txt: 记录了项目的开源许可证信息。
• README.md: 提供了关于项目的详细描述、使用说明和引用信息。
• run.py: 主脚本，用于训练和测试HNN模型。

2. 项目的启动文件介绍

run.py 是项目的主要启动文件，用于执行以下操作：

• 训练HNN模型：使用提供的训练数据来训练模型。
• 测试HNN模型：使用测试数据来评估模型性能。

启动文件中包含了模型的配置参数，例如训练设置、模型架构、保持概率等。以下是一个简化的使用示例：

# 训练Python数据集的HNN模型
python run.py --train --train_setting=1 --text_model=1 --code_model=1 --query_model=1 --text_model_setting="64-150-24379-0-1-0-1" --code_model_setting="64-150-218900-0-1-0-1" --query_model_setting="64-150-24379-0-1-0-1" --keep_prob=0.5

# 测试Python数据集的HNN模型
python run.py --test

用户可以根据需要修改这些参数来调整模型的行为。

3. 项目的配置文件介绍

在StaQC项目中，配置文件主要用于设置模型的参数。这些参数定义了模型的结构和训练过程的行为。虽然项目本身并没有显式地定义一个名为“配置文件”的文件，但是run.py脚本中包含了大量可以配置的参数。

例如，以下是一些可以在命令行中设置的配置参数：

• --train: 是否进行训练。
• --train_setting: 训练的设置，例如数据集的类型（Python或SQL）。
• --text_model: 是否启用文本模型。
• --code_model: 是否启用代码模型。
• --query_model: 是否启用查询模型。
• --text_model_setting: 文本模型的配置参数。
• --code_model_setting: 代码模型的配置参数。
• --query_model_setting: 查询模型的配置参数。
• --keep_prob: 保持概率，用于控制模型中的dropout。

用户可以通过调整这些参数来优化模型的训练过程和性能。