CNN/DailyMail 项目教程

1. 项目目录结构及介绍

CNN/DailyMail 项目的目录结构如下：

cnn-dailymail/
├── LICENSE
├── README.md
├── make_datafiles.py
└── url_lists/
    ├── all_test.txt
    ├── all_train.txt
    └── all_val.txt

目录结构介绍

• LICENSE: 项目的开源许可证文件，通常包含项目的使用条款和条件。
• README.md: 项目的说明文件，包含项目的概述、安装步骤、使用方法等信息。
• make_datafiles.py: 用于处理数据的主要脚本文件，负责将数据集转换为模型所需的格式。
• url_lists/: 包含数据集的 URL 列表文件，分为训练集 (all_train.txt)、验证集 (all_val.txt) 和测试集 (all_test.txt)。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件是 make_datafiles.py。该文件的主要功能是将 CNN/DailyMail 数据集处理成适合模型训练的格式。

启动文件介绍

• make_datafiles.py: 这是一个 Python 脚本，用于下载和处理 CNN/DailyMail 数据集。它会将数据集中的文章和摘要进行分词、编码，并生成训练、验证和测试数据集的二进制文件。

使用方法

要启动项目并生成数据文件，可以运行以下命令：

python make_datafiles.py /path/to/cnn/stories /path/to/dailymail/stories

其中 /path/to/cnn/stories 和 /path/to/dailymail/stories 是存放 CNN 和 DailyMail 数据集的路径。

3. 项目的配置文件介绍

CNN/DailyMail 项目没有明确的配置文件，但可以通过修改 make_datafiles.py 脚本中的参数来调整数据处理的行为。

配置参数介绍

• 数据路径: 在 make_datafiles.py 中，可以通过修改传递给脚本的路径参数来指定数据集的位置。
• Stanford CoreNLP: 脚本依赖于 Stanford CoreNLP 进行分词处理。可以通过设置环境变量 CLASSPATH 来指定 CoreNLP 的路径。

示例配置

假设你已经下载了 Stanford CoreNLP 并解压到 /path/to/stanford-corenlp-full-2016-10-31 目录，可以在 .bashrc 或 .bash_profile 中添加以下内容：

export CLASSPATH=/path/to/stanford-corenlp-full-2016-10-31/stanford-corenlp-3.7.0.jar

然后运行 make_datafiles.py 脚本即可。

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通过以上步骤，你可以成功地使用 CNN/DailyMail 项目进行数据处理和模型训练。