创建环境

conda create -n slu python=3.6
source activate slu
pip install torch==1.7.1
pip install transformers

运行

在根目录下运行python3 slu_bert.py进行训练

在根目录下运行test.py将对data/test_unlabelled.json进行预测，并将结果保存在根目录下test_result.json

代码说明

• utils/args.py:定义了所有涉及到的可选参数，如需改动某一参数可以在运行的时候将命令修改成

    python scripts/slu_baseline.py --<arg> <value>
  

  其中，<arg>为要修改的参数名，<value>为修改后的值

• utils/initialization.py:初始化系统设置，包括设置随机种子和显卡/CPU

• utils/vocab.py:构建编码输入输出的词表

• utils/example.py:读取训练数据

• utils/test_example.py:读取待预测的无标签数据

• utils/batch.py:输入BERT前对数据预处理，并以批为单位转化

• model/slu_bert_tagging.py:改进后模型

• scripts/slu_bert.py:主程序脚本

• test.py:对无标签数据集进行预测