%20(2).svg)
项目简介
本项目借助Transformer模型与ESIM（Enhanced Sequential Inference Model）模型，致力于检测Quora平台上的重复问题。结合Transformer的自注意力机制和ESIM的局部推断能力，能高效分析和比较两个句子的语义相似性。
项目的主要特性和功能
- 数据预处理：运用
torchtext进行数据预处理，涵盖定义数据处理操作、加载数据、创建词汇表、连接预训练词向量以及数据批量化，处理后的数据用于模型训练和评估。 - 模型构建：包含Embedding层对输入数据初始嵌入；Transformer层利用自注意力机制引入上下文信息；进行局部推断计算词与词相似度并构建词权重；通过Transformer进行特征提取和降维；采用最大池化和平均池化处理不等长输入序列；最终经全连接层分类。
- 训练和评估：提供训练脚本训练模型并保存最佳模型，提供评估脚本计算模型性能指标。
安装使用步骤
假设用户已下载本项目的源码文件，可按以下步骤操作：
1. 复制项目：
bash
cd DuplicateTextDetection
2. 创建并激活虚拟环境（可选）：
bash
python -m venv venv
source venv/bin/activate # 在Windows上使用 `venv\Scripts\activate`
3. 安装依赖项：
bash
pip install -r requirements.txt
4. 配置数据路径和训练参数（可选）：
根据需要调整config.py文件中的参数。
5. 运行训练脚本：
bash
python train.py
6. 评估模型：
bash
python evaluate.py
7. 使用预训练模型进行预测或部署：
加载已保存的模型文件，并使用predict.py进行预测。
注意：需确保系统已安装Python和pip；根据系统配置，可能需调整代码中的某些参数；因涉及机器学习，训练时间可能较长，具体取决于硬件和系统性能。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】