【源码】基于Python的机器阅读理解模型训练与评估系统

项目简介

本项目是基于Python的机器阅读理解（MRC）模型训练与评估系统。借助Hugging Face的Transformers库，对预训练的BERT、RoBERTa等模型进行微调，提升其在阅读理解任务上的性能。项目支持多种预训练模型，具备完整的训练、评估、测试流程。

项目的主要特性和功能

1. 模型支持：支持BERT、RoBERTa等多种预训练模型，用户可按需选择进行微调。
2. 数据处理：提供数据清洗、标注和构造功能，支持公开数据集与自爬取的网页数据。
3. 训练、评估与测试：具备完整的训练、评估与测试流程，涵盖数据加载、模型配置、训练过程监控、评估指标计算和测试集评估。
4. 评估指标：计算F1得分和精确匹配得分（EM），评估模型性能。
5. 无答案问题处理：支持处理SQuAD 2.0和Dureader 2021等无答案类型数据。
6. 一键运行：提供一键运行脚本，简化训练和测试过程。

安装使用步骤

1. 安装依赖

bash pip install transformers==2.10.0

2. 复制项目

bash cd mrc-model-training

3. 数据准备

• 将训练、验证和测试数据放在datasets文件夹下。
• 确保数据格式符合项目要求。

4. 模型配置

• 根据项目需求，配置模型参数和训练参数。
• 可通过train_bert.sh和test_bert.sh脚本进行一键运行。

5. 训练

bash sh train_bert.sh

6. 评估与测试

bash sh test_bert.sh

7. 结果分析

• 分析评估结果，按需进行模型优化。
• 可使用提供的脚本和函数进行数据处理和指标计算。

下载地址

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