【亲测免费】 CMeKG_tools 项目安装与使用指南

一、项目的目录结构及介绍

• commit History: 此目录包含了项目的提交历史。
• model_cws: 存放中文医学文本分词相关的模型和数据。
• model_ner: 包含医学命名实体识别模型及其相关文件。
• model_re: 包含医学关系抽取模型及其相关配置。
• LICENSE: 项目的许可证书，通常用于说明软件的使用权限。
• README.md: 项目的说明文档，详细介绍了项目的用途、安装、运行和许可证等重要信息。
• cws_constant.py: 分词模型的常量定义，例如词汇表大小、预训练模型路径等。
• medical_cws.py: 具体实现医学文本分词的脚本。
• medical_ner.py: 实现医学实体识别的主要代码文件。
• ner_constant.py: 医学命名实体识别的配置参数。
• predicate.json: 描述模型行为的JSON文件，可能包含模型输入输出的定义。
• train_cws.py: 训练医学文本分词模型的脚本。
• train_example.json: 示例训练数据，用于快速演示模型如何训练。
• train_ner.py: 训练命名实体识别模型的主程序。
• utils.py: 辅助函数和通用工具类。

二、项目的启动文件介绍

train_cws.py

此Python脚本负责初始化和训练中文医学文本的分词模型。它读取指定的数据集，使用预设或者自定义的参数训练模型，并保存最终的模型结果到指定位置。

train_ner.py

专门用于训练命名实体识别(NER)模型的脚本。该脚本同样接受一系列配置选项，读取NER标注的训练数据，完成训练过程，最后将训练好的模型持久化至磁盘。

medical_cws.py 和 medical_ner.py

这两份脚本分别实现了文本分词和实体识别的逻辑处理。在完成模型训练后，可直接运行这些脚本来测试模型的效果，对新的医学文本数据进行分词和实体识别操作。

三、项目的配置文件介绍

• cws_constant.py: 在这个文件中定义了关于分词的所有全局常量设置，比如使用的字典文件位置、预训练模型的位置以及一些参数值设定。它对于确保模型训练和执行的一致性至关重要。

• ner_constant.py: 类似地，它是命名实体识别模型配置的中心。这里记录了所有关键的超参数、数据路径和其他与NER相关的设置细节。

• predicate.json: 尽管作为一个JSON文件，它也可能用于定义某些模型的行为准则或参数映射，在特定情况下用作动态配置来源。

通过上述三个配置文件，你可以调整模型的具体行为、训练过程中的细节以及最终产出的目标，使CMeKG_tools能够更好地服务于你的研究或生产环境下的需求。

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以上就是CMeKG_tools项目的基本架构与核心文件的详细介绍，希望这份指南能够帮助你更顺利地开展工作。如果有任何疑问或遇到困难，欢迎查阅项目文档或在社区中寻找解答。