Sắp xếp cấu trúc liên kết python github

Một thẻ đã tồn tại với tên chi nhánh được cung cấp. Nhiều lệnh Git chấp nhận cả tên thẻ và tên nhánh, vì vậy việc tạo nhánh này có thể gây ra hành vi không mong muốn. Bạn có chắc chắn muốn tạo nhánh này không?

Đối với dữ liệu AAN, NIPS và NSF, vui lòng liên hệ với tác giả của Sắp xếp thứ tự câu và Mô hình kết hợp bằng cách sử dụng Mạng thần kinh tái phát

Có thể tải xuống bộ dữ liệu SIND từ trang web Kể chuyện bằng hình ảnh

Bắt đầu nhanh

Tham khảo ví dụ. sh để xem các lệnh

• Sử dụng tập lệnh

  python model.py --data_dir ../nips_data/ --output_dir ../trained_models/nips_bert/ --do_train --do_eval --evaluate_during_training --per_gpu_train_batch_size 32 --per_gpu_eval_batch_size 16
  

  0 để tạo dữ liệu đào tạo, hợp lệ và thử nghiệm để đào tạo bộ phân loại cho bộ dữ liệu AAN, NIPS, SIND và NSF

python prepare_data.py --data_dir nips/ --out_dir nips_data/ --task_name nips

Biểu diễn dựa trên BERT [Bộ phân loại B-TSort]

Tập lệnh

python model.py --data_dir ../nips_data/ --output_dir ../trained_models/nips_bert/ --do_train --do_eval --evaluate_during_training --per_gpu_train_batch_size 32 --per_gpu_eval_batch_size 16

python model.py --data_dir ../nips_data/ --output_dir ../trained_models/nips_bert/ --do_train --do_eval --evaluate_during_training --per_gpu_train_batch_size 32 --per_gpu_eval_batch_size 16

• Huấn luyện các mô hình B-TSort bằng lệnh sau

python model.py --data_dir ../nips_data/ --output_dir ../trained_models/nips_bert/ --do_train --do_eval --evaluate_during_training --per_gpu_train_batch_size 32 --per_gpu_eval_batch_size 16

• Chạy mô hình B-TSort được đào tạo trên tập kiểm tra. Tập lệnh này tạo một tệp

  python model.py --data_dir ../nips_data/ --output_dir ../trained_models/nips_bert/ --do_train --do_eval --evaluate_during_training --per_gpu_train_batch_size 32 --per_gpu_eval_batch_size 16
  

  3 và lưu nó trong đường dẫn data_sir được cung cấp. Điều này sau này rất hữu ích để lấy thứ tự câu cho tài liệu bằng cách sử dụng tập lệnh sắp xếp tô pô

python model.py --data_dir ../nips_data/ --output_dir ../trained_models/nips_bert/checkpoint-X/ --do_test --per_gpu_eval_batch_size 16

Biểu diễn dựa trên LSTM [L-TSort Classifier]

Cơ sở mã cho bộ phân loại này nằm trong thư mục

python model.py --data_dir ../nips_data/ --output_dir ../trained_models/nips_bert/ --do_train --do_eval --evaluate_during_training --per_gpu_train_batch_size 32 --per_gpu_eval_batch_size 16

• Tạo một thư mục

  python model.py --data_dir ../nips_data/ --output_dir ../trained_models/nips_bert/ --do_train --do_eval --evaluate_during_training --per_gpu_train_batch_size 32 --per_gpu_eval_batch_size 16
  

  5 trong thư mục

  python model.py --data_dir ../nips_data/ --output_dir ../trained_models/nips_bert/ --do_train --do_eval --evaluate_during_training --per_gpu_train_batch_size 32 --per_gpu_eval_batch_size 16
  

  4 và chạy lệnh tiền xử lý sau

python prepare_data.py --data_dir nips/ --out_dir nips_data/ --task_name nips

• Huấn luyện các mô hình L-TSort bằng lệnh sau

python prepare_data.py --data_dir nips/ --out_dir nips_data/ --task_name nips

• Kiểm tra các mô hình L-TSort

python prepare_data.py --data_dir nips/ --out_dir nips_data/ --task_name nips

Sắp xếp tô pô

Chạy tập lệnh sắp xếp tô pô trên đầu ra của mô hình B-TSort và L-TSort để tính toán kết quả cho các chỉ số khác nhau

python prepare_data.py --data_dir nips/ --out_dir nips_data/ --task_name nips

người mẫu được đào tạo

• Tải xuống các mô hình B-TSort được đào tạo cho mỗi trong số bốn bộ dữ liệu từ các liên kết bên dưới

python prepare_data.py --data_dir nips/ --out_dir nips_data/ --task_name nips

• Tải xuống các mô hình L-TSort được đào tạo cho bộ dữ liệu NIPS và SIND từ các liên kết bên dưới

python prepare_data.py --data_dir nips/ --out_dir nips_data/ --task_name nips

đường cơ sở

Đối với mã của mô hình được ký hiệu là AON trong bài báo, vui lòng gửi email cho các tác giả của Mạng đặt hàng câu chú ý sâu sắc

người đóng góp

Nếu bạn sử dụng mã này, vui lòng trích dẫn như sau

Prabhumoye, Shrimai, Ruslan Salakhutdinov, và Alan W. Đen. "Sắp xếp tô pô cho thứ tự câu. " Trong Kỷ yếu Hội nghị Thường niên lần thứ 58 của Hiệp hội Ngôn ngữ học Tính toán