ESIM 项目安装与使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

ESIM 项目的目录结构如下：

ESIM/
├── config/
│   ├── config/
│   └── preprocessing/
├── data/
├── esim/
├── scripts/
│   ├── preprocessing/
│   ├── training/
│   └── testing/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── esim.png
└── setup.py

目录结构介绍

• config/: 包含项目的配置文件，分为 config/ 和 preprocessing/ 两个子目录。

  • config/: 包含训练和测试的配置文件。
  • preprocessing/: 包含数据预处理的配置文件。

• data/: 用于存放下载的数据集和预处理后的数据。

• esim/: 包含 ESIM 模型的实现代码。

• scripts/: 包含项目的脚本文件，分为 preprocessing/、training/ 和 testing/ 三个子目录。

  • preprocessing/: 包含数据预处理的脚本。
  • training/: 包含模型训练的脚本。
  • testing/: 包含模型测试的脚本。

• .gitignore: Git 忽略文件配置。

• LICENSE: 项目许可证文件。

• README.md: 项目说明文档。

• esim.png: 项目架构图。

• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

ESIM 项目的启动文件主要集中在 scripts/ 目录下，包括数据预处理、模型训练和模型测试的脚本。

启动文件介绍

• scripts/preprocessing/:

  • preprocess_snli.py: 用于预处理 SNLI 数据集。
  • preprocess_mnli.py: 用于预处理 MultiNLI 数据集。
  • preprocess_bnli.py: 用于预处理 Breaking NLI (BNLI) 数据集。

• scripts/training/:

  • train_snli.py: 用于训练 ESIM 模型并验证其在 SNLI 数据集上的表现。
  • train_mnli.py: 用于训练 ESIM 模型并验证其在 MultiNLI 数据集上的表现。

• scripts/testing/:

  • test_snli.py: 用于测试预训练的 ESIM 模型在 SNLI 数据集上的表现。
  • test_mnli.py: 用于测试预训练的 ESIM 模型在 MultiNLI 数据集上的表现。

3. 项目的配置文件介绍

ESIM 项目的配置文件主要位于 config/ 目录下，包括训练和测试的配置文件。

配置文件介绍

• config/training/:

  • default.json: 默认的训练配置文件，定义了训练过程中的参数，如学习率、批量大小等。

• config/preprocessing/:

  • default.json: 默认的预处理配置文件，定义了数据预处理过程中的参数，如数据路径、词嵌入路径等。

这些配置文件可以通过命令行参数进行覆盖，以适应不同的训练和测试需求。