基于BERT的文本纠错模型项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

BertBasedCorrectionModels/
├── checkpoints/
├── configs/
├── datasets/
├── tests/
├── tools/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt

• checkpoints/: 存放训练好的模型文件。
• configs/: 存放项目的配置文件。
• datasets/: 存放数据集文件，包括SIGHAN数据集。
• tests/: 存放测试脚本和测试数据。
• tools/: 存放辅助工具和脚本。
• .gitignore: Git忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件，采用Apache-2.0许可证。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的主要启动文件通常位于根目录或特定子目录中。根据项目文档和结构，以下是可能的启动文件：

• train.py: 用于训练模型的脚本。
• predict.py: 用于模型推理的脚本。
• main.py: 主程序入口，可能包含训练和推理的逻辑。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件通常位于configs/目录下，用于定义模型的超参数、数据路径和其他配置项。以下是可能的配置文件：

• config.yaml: 主要的配置文件，包含训练和推理的参数设置。
• data_config.yaml: 数据相关的配置文件，定义数据集路径和预处理参数。
• model_config.yaml: 模型相关的配置文件，定义模型结构和训练参数。

这些配置文件通常使用YAML或JSON格式，便于读取和修改。