ver 1.0 (23.05.11)

[dnjdsxor21]

ver 1.0 코드입니다

1. train

config 파일을 수정하고 train.py 파일을 실행합니다.

python src/python.py

학습이 완료되면 test_result.csv(EDA용), submission.csv(제출용) 파일이 생성됩니다.

2. train_sweep

config_sweep 파일을 수정하고 train_sweep.py 파일을 실행합니다.
sweep하고 싶은 파라미터는 리스트로 입력합니다.

3. Entity masking, Entity Marker

config 파일을 수정해서 input_format을 변경할 수 있습니다.

• default : [CLS] Subject [SEP] Object [SEP] Sentence [SEP]
• entity_mast : [SUBJ-PER] was born in [OBJ-CITY].
• entity_marker_punct : @ Bill @ was born in # Seattle #.
• typed_entity_marker_punct : @ *person* Bill @ was born in # ^ city ^ Seattle #.

4. Model

config 파일을 수정해서 model_class를 변경할 수 있습니다.

• BaseModel : 기본 모델로, BertForSeqeunceClassification를 사용합니다.
• ModelWithBinaryClassification : 커스텀모델, input_representation으로 처음에 [CLS]토큰이 두 개 들어갑니다. Feature/binary classification #10

요약

config 파일을 잘 확인하세요~