TweebankNLP 项目安装与使用教程
2024-09-28 13:57:54作者:裴麒琰
1. 项目目录结构及介绍
TweebankNLP/
├── Tweebank-NER-v1/
│ ├── twitter-stanza/
│ │ ├── saved_models/
│ │ │ ├── tokenize/
│ │ │ ├── lemma/
│ │ │ ├── pos/
│ │ │ ├── depparse/
│ │ │ └── ner/
│ │ ├── scripts/
│ │ └── data/
│ ├── gitignore
│ ├── LICENSE
│ ├── README.md
│ ├── TRAIN_README.md
│ └── download_twitter_resources.sh
目录结构介绍
- Tweebank-NER-v1/: 包含 Tweebank-NER 数据集和 Twitter-Stanza 管道的主要目录。
- twitter-stanza/: 包含预训练的 Tweet NLP 模型和相关脚本。
- saved_models/: 包含各个 NLP 任务的预训练模型,如 tokenization, lemmatization, POS tagging, dependency parsing 和 NER。
- scripts/: 包含运行和配置模型的脚本。
- data/: 包含用于训练和测试的数据文件。
- gitignore: Git 忽略文件。
- LICENSE: 项目许可证文件。
- README.md: 项目主文档。
- TRAIN_README.md: 训练相关文档。
- download_twitter_resources.sh: 下载 Twitter 资源的脚本。
- twitter-stanza/: 包含预训练的 Tweet NLP 模型和相关脚本。
2. 项目启动文件介绍
启动文件
- download_twitter_resources.sh: 该脚本用于下载 Twitter 相关的资源和预训练模型。
使用方法
sh download_twitter_resources.sh
3. 项目的配置文件介绍
配置文件
- config: 在 Python 代码中定义的配置文件,用于初始化 Stanza 管道。
配置示例
config = {
'processors': 'tokenize,lemma,pos,depparse,ner',
'lang': 'en',
'tokenize_pretokenized': True,
'tokenize_model_path': './twitter-stanza/saved_models/tokenize/en_tweet_tokenizer.pt',
'lemma_model_path': './twitter-stanza/saved_models/lemma/en_tweet_lemmatizer.pt',
'pos_model_path': './twitter-stanza/saved_models/pos/en_tweet_tagger.pt',
'depparse_model_path': './twitter-stanza/saved_models/depparse/en_tweet_parser.pt',
'ner_model_path': './twitter-stanza/saved_models/ner/en_tweet_nertagger.pt'
}
使用方法
import stanza
# 下载英语模型
stanza.download("en")
# 初始化管道
nlp = stanza.Pipeline(**config)
# 处理文本
doc = nlp("Oh ikr like Messi better than Ronaldo but we all like Ronaldo more")
print(doc)
通过以上配置和启动文件,您可以轻松地使用 TweebankNLP 项目进行 Tweet NLP 任务的处理。
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