Nepali_nlp 项目启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

Nepali_nlp 项目是一个用于尼泊尔语自然语言处理的开源项目。以下是项目的目录结构及其简要介绍：

Nepali_nlp/
│
├── data/                   # 存储项目所需的数据集
│
├── models/                 # 存储训练好的模型文件
│
├── notebooks/              # Jupyter 笔记本，用于实验和数据分析
│
├── nepali_nlp/             # 项目的主要代码模块
│   ├── __init__.py
│   ├── preprocessing.py    # 预处理相关代码
│   ├── features.py         # 特征提取相关代码
│   ├── model.py            # 模型定义相关代码
│   └── evaluation.py       # 评估模型的相关代码
│
├── tests/                  # 单元测试代码
│
├── requirements.txt        # 项目依赖的第三方库
│
├── setup.py                # 项目设置文件，用于构建和打包项目
│
└── README.md               # 项目说明文件

2. 项目的启动文件介绍

在 Nepali_nlp 项目中，并没有一个明确的启动文件。通常情况下，用户可以进入 nepali_nlp 目录，使用 Python 解释器直接运行模块中的代码，例如：

cd nepali_nlp
python preprocessing.py

或者，如果项目被安装为 Python 包，可以直接运行主模块：

python -m nepali_nlp.preprocessing

3. 项目的配置文件介绍

Nepali_nlp 项目的配置文件可能包括 config.py 或者在环境变量中设置的配置。以下是一个示例配置文件 config.py 的内容：

# config.py

# 数据集路径
DATA_PATH = 'data/nepali_dataset.csv'

# 模型保存路径
MODEL_PATH = 'models/nepali_nlp_model.joblib'

# 预处理参数
PREPROCESSING_PARAMETERS = {
    'max_features': 10000,
    'n_grams': (1, 2)
}

# 模型参数
MODEL_PARAMETERS = {
    'n_estimators': 100,
    'max_depth': 10
}

# 评估参数
EVALUATION_PARAMETERS = {
    'test_size': 0.2,
    'random_state': 42
}

在项目的代码中，可以通过导入 config 模块来访问这些配置：

import config

data_path = config.DATA_PATH
model_path = config.MODEL_PATH
# ... 其他配置

以上是 Nepali_nlp 项目的启动和配置文档，希望对您有所帮助。