CAMR 项目使用与配置指南

1. 项目的目录结构及介绍

CAMR（Conversion-based Abstract Meaning Representation）项目是一个基于转换的树到图抽象意义表示解析器。项目的目录结构如下：

• common/: 存放通用脚本和工具。
• feature/: 包含特征模板文件。
• lib/: 存放项目依赖的库文件。
• resources/: 存放资源文件，如模型文件、词汇表等。
• rules/: 包含解析规则文件。
• scripts/: 包含启动和配置脚本。
• stanfordnlp/: 用于与斯坦福自然语言处理工具集成的目录。
• temp/: 临时文件存储目录。
• .DS_Store: Mac系统中用于存储目录信息的文件。
• Aligner.py: 用于对齐句子和AMR注释的脚本。
• amr_parsing.py: 项目的主要脚本，用于数据预处理、解析和训练模型。
• constants.py: 包含项目常量的脚本。
• depparser.py: 用于依赖解析的脚本。
• graphstate.py: 图状态相关的类定义。
• model.py: 模型定义和训练的脚本。
• newstate.py: 新状态相关的类定义。
• oracle.py: 构建理想动作序列的脚本。
• parser.py: 解析器主类定义。
• perceptron.py: 感知机算法实现。
• preprocessing.py: 预处理脚本。
• span.py: Span类定义。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过scripts/目录下的脚本进行。以下是一些主要的启动文件：

• config.sh: 配置环境，安装项目依赖的脚本。
• jamr_align.sh: 运行JAMR进行注释对齐的脚本。
• train.sh: 训练模型的脚本。

要启动项目，首先需要执行config.sh脚本来设置环境。

./scripts/config.sh

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过scripts/目录下的config.sh脚本进行。以下是配置文件的一些关键部分：

• STANFORD_CORENLP: 设置斯坦福核心NLP工具集的路径。
• CHARNIK_PARSER: 设置Charniak解析器的路径。
• JAMR: 设置JAMR对齐工具的路径。
• GITHUB_REPO: 设置项目仓库的路径。

配置文件中还包括了一些环境变量的设置，确保项目可以找到所有必要的依赖和资源。

在开始使用项目之前，需要确保所有配置都是正确的，并且所有路径都指向了正确的位置。

完成配置后，就可以使用amr_parsing.py来进行数据的预处理、模型的训练和句子的解析了。