semrep

---

Название проекта

Проверка фактических факторов предсказаний SEMREP

---

Описание

Проект имеет дело с языковой моделью на основе трансформатора для фильтрации предсказаний, принадлежащих к следующему подмножеству предикатов из SEMMEDDB, неофициально называемой группой «вещества»:

• Interacts_with
• Стимулирует
• Препятствует

---

Авторская информация

MD Rakibul Ислам Принс.

---

Установка пакета

Для воспроизведения результатов сначала необходимо установить все необходимые пакеты. Файл «semrepenv.yml» YAML инкапсулирует среду Conda, которую я использовал.

бегать

conda env create -f semrepenv.yml
Conda активируйте Semrepenv
или,
PIP установка -R TEDS.TXT

Чтобы установить среду перед запуском каких -либо сценариев или ноутбуков. Или вы можете вручную установить пакеты из файла "tedding.txt"

---

Структура и описания проекта

/semrep
Data
│ ├ ├^ supart_Interactions.csv
│ └ └^ supart_Interactions_Cleaned.csv
├ описано /бревенчатые
│ ├acke Bert_logfile.log
│ ├ ├мобил biobert_logfile.log
│ └acke ... ...
Models
│ ├ ├мобил SEMREP_SIMPLE_BERT_MODEL
│ ├ack semrep_simple_biobert_model
│ └acke ... ...
├ описано /сюжеты
│ ├ ├мобиляется BERT_CAT_ARG_DIS_IMPACT_ALL.PNG
│ ├ ├мобил Bert_CAT_ARG_DIS_IMPACT_VERBAL.PNG
│ ├ ├мобил bert_cum_arg_dis_impact_all.png
│ ├ack ├мобил bert_cum_arg_dis_impact_verbal.png
│ ├ ├мобил bert_precision_recall_curve_all.png
│ ├ ├новить bert_precision_recall_curve_verbal.png
│ ├ ├мобил Bert_ROC_CURVE.PNG
│ ├ ├мобиляется bert_sub_obj_heatmap_all.png
│ ├ ├новить bert_sub_obj_heatmap_verbal.png
│ └acke ... ...
├ описано /результаты
│ ├ ├новить bert_test_set_0_results.csv
│ ├ack val_bert_results.csv
│ ├ ├^ test_bert_results.csv
│ └acke ... ...
├ описано /src
│ ├ ├мобив Semrep_model.ipynb
│ └ack utils.py
Readme.txt
Teals. Требования. Txt
Semrepenv.yml

Ниже приведен обзор ключевых файлов и папок в этом проекте:

• «Data/»: каталог, где хранятся необработанные и обработанные файлы данных.

• `data/supaters_interactions.csv ': необработанный файл данных

• `data/supation_interactions_cleaned.csv ': обработанный и чистый файл данных

• logs/ : каталог, содержащий журналы для каждой модели.

• logs/<model_name>_logfile.log : logfile для модели <DOMEL_NAME>

• models/ : каталог, содержащий производимые контрольные точки моделей.

• plots/ : каталог, содержащий все сгенерированные участки во время анализа.

• results/ : каталог, где установлены результаты тестирования и проверки.

• src/ : каталог, содержащий ноутбуки и сценарии модели.

• src/semrep_model.ipynb : ноутбук подробно описывает полное вмадение проекта

• src/utils.py : сценарии, используемые для задач визуализации анализа данных

• `Readme.txt ': Файл подробно описывает описание кодовой базы.

• `teding.txt ': Детализация файла необходимым пакеты.

• `semrepenv.yml ': файл для воссоздания окружающей среды.