Stepik-DL-NLP 项目启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

Stepik-DL-NLP 项目是一个开源项目，用于学习和实践深度学习在自然语言处理（NLP）中的应用。以下是项目的目录结构及其说明：

stepik-dl-nlp/
├── datasets/              # 存放数据集的目录
├── dlnlputils/            # 自定义的工具函数和类库
├── img/                   # 存储与项目相关的图像文件
├── models/                # 存放模型定义和训练脚本的目录
├── task11_kaggle/         # 第11个任务：Kaggle比赛的代码
├── 7_1_conclusion.pdf      # 第7.1节的结论文档
├── LICENSE                # 项目许可证文件
├── README.md              # 项目说明文件
├── clone_pytorch_transformers.sh # 克隆 PyTorch Transformers 仓库的脚本
├── requirements.txt       # 项目依赖的 Python 包列表
├── task10_bert_squad.ipynb # 第10个任务：BERT Squad 的 Jupyter 笔记本
├── task1_20newsgroups.ipynb # 第1个任务：20个新闻组的 Jupyter 笔记本
├── task2_word_embeddings.ipynb # 第2个任务：词嵌入的 Jupyter 笔记本
├── task3_cnn_postag.ipynb # 第3个任务：CNN 词性标注的 Jupyter 笔记本
├── task4_RNN_name_generator.ipynb # 第4个任务：RNN 姓名生成器的 Jupyter 笔记本
├── task5_text_transformer.ipynb # 第5个任务：文本变换器的 Jupyter 笔记本
├── task6_recipe_ner.ipynb # 第6个任务：菜谱命名实体识别的 Jupyter 笔记本
├── task7.1_aspect_sentiment_eval.ipynb # 第7.1个任务：方面情感分析的 Jupyter 笔记本
├── task7_aspect_sentiment_eval.ipynb # 第7个任务：情感分析的 Jupyter 笔记本
├── task8_generate_stackoverflow_code.ipynb # 第8个任务：生成 Stack Overflow 代码的 Jupyter 笔记本
└── task9_bert_sentiment_analysis.ipynb # 第9个任务：BERT 情感分析的 Jupyter 笔记本

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过 Jupyter Notebook 来进行。在项目的根目录中，可以使用以下命令启动 Jupyter Notebook：

ipython notebook

如果你希望使用 Google Colab 来运行这些 Jupyter 笔记本，可以按照以下步骤操作：

1. 在 Colab 中创建一个新的笔记本。
2. 在第一个代码单元格中运行以下命令来克隆本项目并安装所需的依赖：

!git clone https://github.com/sic-rus-ai/stepik-dl-nlp.git && pip install -r stepik-dl-nlp/requirements.txt
import sys; sys.path.append('./stepik-dl-nlp')

3. 根据需要设置 device='cpu' 或 device='cuda'，并选择合适的 Runtime 类型（CPU/TPU/GPU）。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过 requirements.txt 文件来管理。这个文件列出了项目依赖的 Python 包，如下所示：

numpy==1.19.2
pandas==1.1.5
scikit-learn==0.24.2
torch==1.7.0+cu110
tqdm==4.50.2
transformers==4.6.0

在本地环境中，你可以使用以下命令安装这些依赖：

pip install -r requirements.txt

确保在开始任何项目任务之前，所有依赖都已正确安装。如果需要调整项目配置，可以在 requirements.txt 文件中进行相应的修改。