|—— models # 存放模型目录 存放网页相关前端配置
|—— modules # 存放自己封装的encoder
|—— out
|—— bert-base-chinese
|—— |—— bert-base-chinese.tar.gz # bert预训练参数
|—— |—— vocab.txt # bert词典库
|—— data # 存放数据
|—— |—— Data.py
|—— |—— small #自己合并了实体类型的数据
|—— |——|—— json_data
|—— |——|—— npy_data
|—— |——|——|——train
|—— |——|——|——dev
|—— |——|——|——test1
|—— |——|——|——test2
|—— |——|—— origin_data # 存放原始数据
|—— analysis_result.ipynb # 用来分析错误结果
|—— checkpoints # 存放训练模型参数
|—— config.py
|—— helpData.py # 数据预处理函数
|—— mian.py # 主函数
|—— metrics.py # 测评函数
|—— README.md
git clone https://github.com/Wangpeiyi9979/IE-Bert-CNN.git
59fg
。data/small/origin_data/
文件夹下uolz
。将下载后的压缩文件放在bert-base-chinese
文件夹下python helpData.py
python main train
预测
ckpt_path
更改为训练后的模型地址.
执行:
python main tofile --case=1
预测结果存放在out
文件夹下.
结果: f1:0.81(线上结果),线下约在0.76的样子。