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Taoqiuyu
702391d009
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3 years ago | |
|---|---|---|
| elmo | 3 years ago | |
| scripts | 3 years ago | |
| tests | 3 years ago | |
| .gitignore | 3 years ago | |
| ElmoTrainOne.py | 3 years ago | |
| LICENSE | 3 years ago | |
| README.md | 3 years ago | |
| train.py | 3 years ago | |
README.md
elmo_mindspore
目录
概述
ELMo（Embeddings from Language Model）模型出自NAACL2018会议上的论文“Deep contextualized word representations”，论文中提出了一个新的词表征方法。常用的词嵌入方法如：Word2Vec、GloVe等忽略了词的上下文信息。ELMo同时对（1）单词在不同语境下的使用（如语法和语义）；（2）这些用法如何在不同的语言环境中变化(例如，建模一词多义)。该模型是在大型文本语料库上进行预训练的。模型建立在biLMs（双向语言模型）基础上，可以很容易地添加到现有的模型中，并显著改善一系列具有挑战性的自然语言处理问题(包括问答、文本蕴涵和情感分析)的技术水平。
模型架构
数据集
Elmo模型的训练和评估需要准备：
- 词汇表
- 训练数据集
- 测试数据集
- 配置文件
- ELMo 模型训练数据来自 1 billion word benchmark，训练集及测试集可以通过运行
download_dataset.sh进行下载。
sh script/download_dataset.sh
- 词汇表中每个token一行，词汇表的前三行必须为
<S>``</S>``<UNK>，词汇表文件下载：vocab-2016-09-10.txt。 - 创建配置文件，如options.json ，可根据需求修改超参。
环境要求
- 硬件（Ascend处理器）
- 准备Ascend处理器搭建硬件环境。如需试用昇腾处理器，请发送申请表至ascend@huawei.com，申请通过后，即可获得资源。
- 框架版本
- MindSpore1.1+
- python 3.7.5
- 更多关于Mindspore的信息，请查看以下资源：
快速入门
在Ascend上运行
- 将训练数据转换为mindrecord格式
# 运行以下脚本
bash script/convert_dataset.sh
- 运行
train.py脚本进行模型训练
# for example
python train.py --epoch_num=10
暂不支持静态图模型及分布式训练
脚本说明
脚本和样例代码
.
└─ELMo
├─README.md
├─elmo
├─data
├─__init__.py
├─dataset.py # 数据预处理
├─fields.py
├─instance.py
├─reader.py # 数据转换
├─token_indexer.py
├─tokenizer.py
├─vocabulary.py # 数据预处理
├─modules
├─__init__.py
├─embedding.py # char encoder实现脚本
├─highway.py # highway层实现脚本
├─loss.py # 损失层实现脚本
├─lstm.py # biLM层实现脚本
├─scalar_mix.py
├─time_distributed.py
├─nn
├─__init__.py
├─layers.py # 参数初始化脚本
├─rnn.py # GRU实现脚本
├─rnn_cell_warpper.py # GRU实现脚本
├─rnn_cells.py # GRU实现脚本
├─ops
├─sampled_softmax_loss.py # 损失函数实现
├─utils
├─config.py
├─model.py # 网络骨干编码
├─scripts
├─convert_dataset.sh # 数据集预处理shell脚本
├─download_dataset.sh # 下载数据集shell脚本
├─rank_table_2pcs.json # 多卡配置文件
├─rank_table_8pcs.json # 多卡配置文件
└─run_distribution.sh # Ascend上多机ELMo任务shell脚本
├─tests # 单元测试
├─test_char_encoder.py
├─test_data.py
├─test_elmo_lstm.py
├─test_highway.py
├─test_lm.py
├─test_rnn.py
├─test_rnn_cell.py
├─test_rnn_cell_warpper.py
├─test_sampled_softmax_loss.py
├─.gitignore
├─ElmoTrainOne.py # TrainOnestep脚本
└─train.py # ELMo模型的训练脚本
脚本参数
用法：reader.py [--vocab_path VOCAB_PATH]
[--options_path OPTIONS_PATH]
[--input_file INPUT_FILE]
[--output_file OUTPUT_FILE]
选项：
--vocab_path ELMo模型训练的词汇表
--options_path 配置文件的路径
--input_file 原始数据集路径
--output_file 保存生成mindRecord格式数据的路径
用法：train.py [--data_url DATA_URL]
[--train_url TRAIN_URL]
[--device_target DEVICE_TARGET]
[--lr, LR] [--epoch_num EPOCH_NUM]
选项:
--data_url 用于保存训练数据的mindRecord文件，如train.mindrecord
--train_url 保存生成微调检查点的路径
--device_target 代码实现设备，可选项为Ascend或CPU。默认为Ascend
--lr 学习率
--epoch_num 训练轮次总数
ELMo MindSpore version
Python Shell
MIT
