开源项目CoS-E安装与使用指南

欢迎来到Salesforce的CoS-E（ Commonsense Explanations）项目。本指南旨在帮助您了解并快速上手这个用于增强常识性问答的数据集及其代码库。

1. 目录结构及介绍

CoS-E的仓库遵循了标准的GitHub项目布局，其关键目录结构如下：

• 根目录：

  • CODEOFCONDUCT.md: 项目的行为准则。
  • LICENSE: 使用许可协议，采用BSD-3-Clause。
  • README.md: 项目的主要说明文件，包括数据集简介、伦理考量、如何使用的简要指导。

• 代码目录：

  • 通常，处理数据和模型训练的核心代码会被组织在特定的目录下，虽然具体路径未在引用中明确给出，但常见于src或直接在根目录下。通常包括：
    • parse-commonsenseQA.py: 转换CQA数据到CSV格式的脚本。
    • train_commonsenseqa_v1_1.py: 使用GPT生成解释的训练脚本。
    • run_commonsenseQA_expl_v1_1.py: 结合解释进行CQA分类的脚本。

• 数据文件：

  • 不直接包含在描述中，但提到有处理前后的数据文件，涉及训练、开发和测试集的原始及加工版本。

2. 项目的启动文件介绍

生成解释启动文件：

• 主要文件: train_commonsenseqa_v1_1.py
• 功能: 这个脚本是用于基于预训练的语言模型（如GPT）来微调，以生成给定问题的答案解释。它需要CSV格式的数据作为输入，并通过调整参数能够控制训练过程。

运行CQA分类器启动文件：

• 主要文件: run_commonsenseQA_expl_v1_1.py
• 功能: 当您已经有了生成的解释后，该脚本用于结合这些解释来进行常识性问题的分类任务。同样操作CSV文件，这里关注的是使用BERT模型或其他类似模型进行问答匹配。

3. 项目的配置文件介绍

尽管在提供的信息中没有直接提及具体的配置文件路径，通常在一个类似的项目中，配置细节可能存储在以下几种形式：

• 环境配置：可通过.env文件或专门的配置脚本设置，比如Python中的.py文件，定义了环境变量，如API密钥、数据库连接字符串等。

• 模型训练配置：通常在代码中或独立的配置文件（如 YAML 或 JSON 文件），例如config.yaml，包含了模型训练的超参数，包括学习率、批次大小、模型架构等细节。

为了使用CoS-E项目，您首先需按照项目README的指示准备环境，包括创建Conda环境、安装特定版本的Hugging Face Transformers库，并正确配置您的Python环境变量以指向必要的库路径。数据准备和模型训练的详细步骤应参照上述提及的脚本及示例命令执行。