Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification
创建虚拟环境(可以配置清华conda源)
conda env create -f env.yml
解压中文维基百科语料
python -m gensim.scripts.segment_wiki -i -f /data/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 -o tmp/wiki2018-11-14.json.gz
分词维基百科语料
python preprocessing.py segment-wiki --input_file=tmp/wiki2018-11-14.json.gz --output_file=tmp/wiki2018-11-14.words.pkl
分词领域语料
python preprocessing.py segment-csv --input_file=data/ch_auto.csv --output_file=tmp/ch_auto.words.pkl --label_file=tmp/ch_auto.labels.npy
tokenize维基百科语料
python preprocessing.py tokenize --input_file=tmp/wiki2018-11-14.words.pkl --output_file=tmp/wiki2018-11-14.ids.npy --mapping_file=tmp/wiki2018-11-14.mapping.pkl
tokenize领域语料
python preprocessing.py tokenize --input_file=tmp/ch_auto.words.pkl --output_file=tmp/ch_auto.ids.npy --mapping_file=tmp/ch_auto.mapping.pkl
预训练
python pretraining.py --input_file=tmp/wiki2018-11-14.ids.npy --mapping_file=tmp/wiki2018-11-14.mapping.pkl --dir_path=tmp
微调
python finetuning.py --input_file=tmp/ch_auto.ids.npy --mapping_file=tmp/ch_auto.mapping.pkl --pretrain_model_file=tmp/models/wiki2018-11-14.h5 --pretrain_mapping_file=tmp/wiki2018-11-14.mapping.pkl --dir_path=tmp --model_id=ch_auto
训练分类器
python3 train_classifier.py --id_file=tmp/ch_auto.ids.npy --label_file=tmp/ch_auto.labels.npy --mapping_file=tmp/ch_auto.mapping.pkl --encoder_file=ch_auto_enc
测试
python3 predicting.py --mapping_file=tmp/ch_auto.mapping.pkl --classifier_filename=tmp/models/classifier_1.h5 --num_class=2