创建环境

注意需要安装jieba库

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

运行

在根目录下运行

我们的模型使用原本的训练集训练，无额外数据

# Training
python scripts/slu_baseline.py

# Inference, the prediction results will be saved in pred.json
python scripts/test.py

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/word2vec.py:读取词向量

• utils/example.py:读取数据，增加了我们的方法额外需要的属性

• utils/batch.py:将数据以批为单位转化为输入，增加了我们的方法额外需要的属性

• model/slu_baseline_tagging.py:baseline模型以及在此基础上的改进

• scripts/slu_baseline.py:主程序脚本，将会运行我们的新模型

• scripts/test.py:测试脚本，预测结果将保存在pred.json中

• seg_idx_list.json:分词词性列表，我们方法需要读取的一些常数

• data/train_expand.json:测试数据增强部分功能时使用的数据