Multi-Criteria Chinese Word Segmentation 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

multi-criteria-cws/
├── data/
│   └── (数据文件)
├── script/
│   ├── convert_corpus.py
│   ├── make_dataset.py
│   ├── train.sh
│   └── (其他脚本文件)
├── model/
│   └── (模型文件)
├── utils/
│   └── (工具文件)
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── convert_corpus.py
├── make_dataset.py
├── official_scorer.py
├── statistics.py
└── utils.py

目录结构介绍

• data/: 存放数据文件的目录，包括训练、验证和测试数据。
• script/: 包含项目的主要脚本文件，如数据转换、数据集创建和模型训练脚本。
• model/: 存放训练好的模型文件。
• utils/: 包含项目中使用的各种工具函数和辅助文件。
• .gitignore: Git 忽略文件，指定哪些文件或目录不需要被 Git 管理。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明文档。
• convert_corpus.py: 用于将语料库转换为项目所需的格式。
• make_dataset.py: 用于创建训练、验证和测试数据集。
• official_scorer.py: 用于评估模型性能的官方评分脚本。
• statistics.py: 用于统计数据和模型性能的脚本。
• utils.py: 包含项目中使用的各种工具函数。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 script/train.sh，该脚本用于启动模型的训练和测试过程。

script/train.sh 文件介绍

#!/bin/bash

# 启动训练和测试过程
python3 model/train.py --dataset $1

使用方法

./script/train.sh $dataset

其中 $dataset 是数据集的名称，可以是 pku, msr, as, cityu, sxu, ctb, zx, cnc, udc, wtb 等。

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有明确的配置文件，但可以通过命令行参数在 script/train.sh 中进行配置。主要的配置参数包括：

• --dataset: 指定要使用的数据集。
• --epochs: 指定训练的轮数。
• --batch_size: 指定批处理大小。

示例配置

./script/train.sh pku --epochs 10 --batch_size 32

以上命令将使用 pku 数据集进行训练，训练轮数为 10，批处理大小为 32。

总结

本教程介绍了 multi-criteria-cws 项目的目录结构、启动文件和配置方法。通过本教程，您可以快速上手并开始使用该项目进行中文分词任务。