HANS 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

HANS 项目的目录结构如下：

hans/
├── berts_of_a_feather/
├── heuristic_finder_scripts/
├── LICENSE.md
├── README.md
├── bert_preds.txt
├── corpus_generator.py
├── decomp_attn_heur_preds.txt
├── esim_heur_preds.txt
├── evaluate_heur_output.py
├── heuristics_evaluation_set.jsonl
├── heuristics_evaluation_set.txt
├── heuristics_train_set.jsonl
├── heuristics_train_set.txt
├── mnli_contradicting_examples
├── spinn_preds_heur.txt
└── templates.py

目录结构介绍

• berts_of_a_feather/: 包含与 BERT 模型相关的文件。
• heuristic_finder_scripts/: 包含用于查找与 HANS 启发式方法相矛盾的示例的脚本。
• LICENSE.md: 项目的 MIT 许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• bert_preds.txt: BERT 模型的预测结果文件。
• corpus_generator.py: 用于生成语料库的脚本。
• decomp_attn_heur_preds.txt: 分解注意力模型的预测结果文件。
• esim_heur_preds.txt: ESIM 模型的预测结果文件。
• evaluate_heur_output.py: 用于评估模型预测结果的脚本。
• heuristics_evaluation_set.jsonl: HANS 评估集的 JSON 行格式文件。
• heuristics_evaluation_set.txt: HANS 评估集的文本格式文件。
• heuristics_train_set.jsonl: HANS 训练集的 JSON 行格式文件。
• heuristics_train_set.txt: HANS 训练集的文本格式文件。
• mnli_contradicting_examples: 包含与 HANS 启发式方法相矛盾的 MNLI 训练集示例。
• spinn_preds_heur.txt: SPINN 模型的预测结果文件。
• templates.py: 包含用于生成句子的模板。

2. 项目启动文件介绍

HANS 项目的主要启动文件是 evaluate_heur_output.py。该文件用于评估模型的预测结果。

启动文件介绍

• evaluate_heur_output.py: 该脚本用于评估模型的预测结果。使用方法如下：

  python evaluate_heur_output.py FILENAME
  

  其中 FILENAME 是包含模型预测结果的文件路径。

3. 项目配置文件介绍

HANS 项目没有明确的配置文件，但可以通过修改 templates.py 文件来调整生成句子的模板。

配置文件介绍

• templates.py: 该文件包含用于生成句子的模板。可以通过修改这些模板来调整生成句子的方式。

  例如，可以修改模板中的语法结构或词汇，以生成不同的句子对。

---

以上是 HANS 项目的使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。