Exécuter le script : Exécuter ce script requiert avant toute chose l'ajout des modèles GoogleNews-vectors-negative300.bin et glove.840B.300d.txt ainsi que le corpus text8 à la racine du projet. Ouvrez une console dans le répertoire du projet et lancez python main.py [modele] [dataset]. Vous pouvez renseigner les modèles que vous voulez évaluer ainsi que les datasets que vous voulez utiliser dans l'évaluation.

Les modèles disponibles sont : GoogleNews-vectors-negative300.bin, text8 et glove.840B.300d.txt. Les datasets disponibles sont cos_matrix_brm_IFR.csv, UMNSRS_relatedness.csv, UMNSRS_similarity.csv, synonymy.csv, relatedness.csv, et google_questions-words.txt. Tout argument ne correspondant pas exactement à une de ces options sera ignoré. Si aucun modèle (resp. dataset) n'est passé en argument, tous les modèles (resp. datasets) seront utilisés.

Pour lancer le script, il est conseillé d'avoir au moins 16Go de mémoire voire 24. Cette mémoire peut être partiellement constituée de mémoire virtuelle (swap ou pagefile). Si vous pensez ne pas avoir suffisamment de mémoire, vous pouvez augmenter votre mémoire virtuelle en suivant un de ces tutoriels pour Windows ou Linux. Vous pouvez également renoncer à évaluer les modèles GloVe et / ou Google News, puisque ce sont ceux qui sont particulièrement consommateurs en ressources.

Running the script : Running this script requires adding the models GoogleNews-vectors-negative300.bin and glove.840B.300d.txt as well as the text8 corpus at the root directory of the project. Open a console in the directory of the project and run python main.py [model] [dataset]. You may specify which models you would like to benchmark as well as which datasets you would like to use in the benchmark.

The available models are : GoogleNews-vectors-negative300.bin, text8 and glove.840B.300d.txt. The available datasets are cos_matrix_brm_IFR.csv, UMNSRS_relatedness.csv, UMNSRS_similarity.csv, synonymy.csv, relatedness.csv, and google_questions-words.txt. Any argument that does not exactly correspond to one of these options will be ignored. If no model and / or no dataset is passed as argument, all models and / or datasets will be used.

To run this script, it is recommended to have at least 16 and preferably 24 GB of available memory. This may include virtual memory (swap or pagefile). If you believe you may not have enough memory, you may increase the amount of virtual memory by following a tutorial for Windows or Linux. You may also relinquish the idea of evaluating the GloVe and / or Google News models, as they are particularly demanding in resources.