项目 README 文件介绍:
本项目是自然语言处理课程作业项目,旨在通过修改提示词文件来提升模型性能。项目包含三个子任务:情绪分析(emotion)、分词(tokenization)、和翻译(translation)。每个子任务都有一个主运行脚本、提示词文件和环境需求文件。同学们需要关注于修改prompt文件中的提示语,以提升模型的输出性能。以下是项目的详细介绍和使用说明:
├── emotion
│ ├── emotion.py (主运行脚本)
│ ├── prompt (提示词文件)
│ └── requirement.txt (环境依赖文件)
├── tokenization
│ ├── tokenization.py (主运行脚本)
│ ├── prompt (提示词文件)
│ ├── pku_training.utf8 (数据集)
│ └── requirement.txt (环境依赖文件)
└── translation
├── translation.py (主运行脚本)
├── prompt (提示词文件)
├── news-commentary-v13.zh-en.en (英语翻译数据集)
├── news-commentary-v13.zh-en.zh (中文翻译数据集)
└── requirement.txt (环境依赖文件)
- 将Python包源设置为清华源,以加速包的安装速度:
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
- 根据各子任务的
requirement.txt
文件安装所需的Python包。例如:pip install -r requirement.txt
请同学们按如下步骤处理每个任务,需要注意的是,每个任务的主运行脚本都需要配置API_KEY:
- 访问 https://open.bigmodel.cn 以申请API_KEY。
- 在
emotion.py
脚本中按照说明填写已获得的API_KEY。 - 使用以下命令来运行情绪分析任务的脚本:
python emotion.py
- 适当修改
prompt
文件中的提示词,提高模型的准确度。 - (可选)更改
emotion.py
脚本中的模型参数或尝试使用不同类型的模型(脚本中第16到21行)来实验提升性能。
- 访问 https://open.bigmodel.cn 以申请API_KEY。
- 在
tokenization.py
脚本中按照说明填写已获得的API_KEY。 - 使用以下命令来运行分词任务的脚本:
python tokenization.py
- 尝试修改
prompt
文件中的提示词,以提升模型的性能。 - (可选)同学们可以更改
tokenization.py
脚本中的模型参数或尝试使用不同类型的模型(脚本中第57到62行)进行实验。
- 访问 https://open.bigmodel.cn 以申请API_KEY。
- 在
translation.py
脚本中按照说明填写已获得的API_KEY。 - 使用以下命令来运行翻译任务的脚本:
python translation.py
- 适当调整
prompt
文件中的提示词,尝试提升模型的性能。 - (可选)同学们可以尝试更改
translation.py
脚本中的模型参数或使用不同类型的模型(脚本中第28到33行)进行实验,以寻找最佳性能配置。
- 运行主脚本后,系统将输出模型的性能结果。同学们应尽可能调整提示词(prompt),或调整模型参数及更换模型来提高性能。
希望这份指南能够为同学们提供清晰和详细的步骤指导,祝同学们完成课程作业顺利!