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WordSimilarity 项目使用文档

2024-08-28 06:13:49作者:何将鹤

1. 项目的目录结构及介绍

WordSimilarity 项目的目录结构如下:

WordSimilarity/
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── word_similarity/
│   ├── __init__.py
│   ├── config.py
│   ├── main.py
│   ├── models/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── similarity_model.py
│   ├── utils/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── data_loader.py
│   │   ├── preprocessing.py

目录结构介绍

  • README.md: 项目说明文件,包含项目的基本信息和使用说明。
  • requirements.txt: 项目依赖文件,列出了运行项目所需的Python包。
  • setup.py: 项目的安装脚本,用于安装项目及其依赖。
  • word_similarity/: 项目的主要代码目录。
    • init.py: 使 word_similarity 目录成为一个Python包。
    • config.py: 项目的配置文件,包含各种配置参数。
    • main.py: 项目的启动文件,包含主程序入口。
    • models/: 存放模型相关的代码。
      • init.py: 使 models 目录成为一个Python包。
      • similarity_model.py: 定义了相似度计算的模型。
    • utils/: 存放工具函数和辅助代码。
      • init.py: 使 utils 目录成为一个Python包。
      • data_loader.py: 数据加载工具函数。
      • preprocessing.py: 数据预处理工具函数。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 word_similarity/main.py。该文件包含了项目的主程序入口,主要功能如下:

  • 加载配置文件。
  • 初始化数据加载器和预处理工具。
  • 初始化相似度计算模型。
  • 提供命令行接口,接收用户输入的单词对,并计算其相似度。

启动文件代码示例

from word_similarity.config import Config
from word_similarity.models.similarity_model import SimilarityModel
from word_similarity.utils.data_loader import DataLoader
from word_similarity.utils.preprocessing import Preprocessor

def main():
    config = Config()
    data_loader = DataLoader(config)
    preprocessor = Preprocessor(config)
    model = SimilarityModel(config)

    while True:
        word1 = input("请输入第一个单词: ")
        word2 = input("请输入第二个单词: ")
        similarity = model.calculate_similarity(word1, word2)
        print(f"单词 '{word1}' 和 '{word2}' 的相似度为: {similarity}")

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 word_similarity/config.py。该文件包含了项目的各种配置参数,如数据路径、模型参数等。

配置文件代码示例

class Config:
    def __init__(self):
        self.data_path = "data/word_data.csv"
        self.embedding_size = 100
        self.window_size = 5
        self.min_count = 5
        self.epochs = 10

配置参数介绍

  • data_path: 数据文件的路径。
  • embedding_size: 词向量的维度。
  • window_size: 上下文窗口的大小。
  • min_count: 最小词频,低于该词频的单词将被忽略。
  • epochs: 训练迭代次数。

通过以上文档,您可以了解 WordSimilarity 项目的目录结构、启动文件和配置文件的基本信息,从而更好地使用和配置该项目。

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