毕业设计 基于Python+Self-Attention的汉语语义角色标注源码+部署文档+全部数据资料（优秀项目）.zip

# 基于Self-Attention的汉语语义角色标注 本文模型基于[Deep Semantic Role Labeling with Self-Attention](https://github.com/XMUNLP/Tagger) # 数据预处理 ## 获取数据 在LDC上获取ontonotes 5.0数据 https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC2013T19 ## 将数据转化为Conll格式 依照这篇教程将数据转为Conll格式 http://conll.cemantix.org/2012/data.html ## 数据处理脚本 修改 make_conll2012_data.sh 脚本的变量. ```shell script # 训练集,开发集,测试集的路径 TRAIN=".../conll-2012/v4/data/train/data/chinese/annotations" DEV=".../conll-2012/v4/data/development/data/chinese/annotations" TEST=".../conll-2012/v9/data/test/data/chinese/annotations" ``` 然后运行该脚本 ```shell script make_conll2012_data.sh ``` 运行后,会在 data/srl 目录下生成.txt数据文件,以及exclude文件夹(单独包含了脚本中指定的特殊标签) 处理后的数据格式如下 ```text 2 My cats love hats . ||| B-A0 I-A0 B-V B-A1 O ``` ## 生成字典 ```shell script # limit 代表字典的大小, lower 代表小写 python tagger/scripts/build_vocab.py --limit 20000 --lower data/srl/conll2012.train.txt data/srl ``` # 运行 ## 修改脚本 修改 run.sh validation.sh 脚本变量参数 ```shell script TAGGERPATH=本项目根目录 ``` 并根据需要修改`parameters`参数 ##运行 ```shell script ./run.sh ``` ##验证 ```shell script ./validation.sh ``` # 结果 ## Attention可视化 将需要可视化的数据复制到visual.txt中,然后运行 ```shell script python tagger/scripts/visualization.py train visual.txt --embedding EMBEDDING ``` ## 使用预训练向量 注意文件开头如果是字典长度的信息,则该行需要删除