多头联合实体关系抽取项目启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

本项目是基于 Bekou 的开源项目 multihead_joint_entity_relation_extraction，用于实现多头联合实体关系抽取。以下是项目的目录结构及其介绍：

multihead_joint_entity_relation_extraction/
├── data/                           # 存储数据集和预处理的脚本
│   ├── origin/                     # 原始数据集文件夹
│   ├── processed/                  # 处理后的数据集文件夹
│   └── preprocess.py               # 数据预处理脚本
├── examples/                       # 示例代码和配置文件
│   ├── example_config.json         # 配置文件示例
│   └── run.sh                      # 运行示例脚本的脚本
├── models/                         # 模型定义文件夹
│   ├── model.py                    # 模型定义文件
│   └── modules/                    # 模型模块文件夹
├── utils/                          # 工具类和函数文件夹
│   ├── data_utils.py               # 数据处理工具
│   ├── evaluate.py                 # 评估工具
│   └── metrics.py                  # 评估指标
├── train.sh                        # 训练脚本
├── requirements.txt                # 项目依赖
└── README.md                       # 项目说明文档

• data/：包含项目所使用的数据集及预处理脚本。
• examples/：提供项目运行的示例代码和配置文件。
• models/：定义了项目所使用模型的代码。
• utils/：包含了项目运行过程中所需要的一些工具类和函数。
• train.sh：项目训练的脚本。
• requirements.txt：项目的依赖文件，用于安装所需库。
• README.md：项目的说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过 train.sh 脚本进行。以下是 train.sh 的内容介绍：

#!/bin/bash

# 训练命令，可以指定配置文件和数据集路径等参数
python train.py --config examples/example_config.json --data_path data/processed

# 模型训练完成后，可以使用 evaluate.py 脚本进行评估
# python evaluate.py --config examples/example_config.json --data_path data/processed --model_path models/saved_model

该脚本使用 python 命令启动 train.py，并通过 --config 参数指定配置文件路径，通过 --data_path 参数指定数据集路径。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件为 example_config.json，以下是配置文件的内容介绍：

{
    "train_data": "data/processed/train.json",
    "valid_data": "data/processed/valid.json",
    "test_data": "data/processed/test.json",
    "batch_size": 32,
    "learning_rate": 0.001,
    "epochs": 10,
    "model_type": "bert",
    "pretrained_model_path": "pretrained_model/chinese_L-12_H-768_A-12",
    "save_model_path": "models/saved_model"
}

配置文件包含了训练所需的数据集路径、批次大小、学习率、训练轮数、模型类型、预训练模型路径以及模型保存路径等信息。这些配置项可以根据实际需要进行调整，以适应不同的训练需求。