NERDA 开源项目教程

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NERDA 开源项目教程

NERDAFramework for fine-tuning pretrained transformers for Named-Entity Recognition (NER) tasks项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/NERDA

1. 目录结构及介绍

NERDA 是一个基于 Hugging Face Transformers 和 PyTorch 框架开发的用于细调预训练变换器以执行命名实体识别(NER)任务的Python包。以下是其基本的目录结构及其简介：

. ├── README.md # 项目介绍和快速入门指南 ├── LICENSE # 许可证文件 ├── setup.py # 安装脚本 ├── setup.cfg # 配置文件，用于pip安装时的元数据设置 ├── dev-requirements.txt # 开发依赖列表 ├── requirements.txt # 运行依赖列表 ├── src/ │ └── NERDA/ # 主要的代码库，包含了模型和核心逻辑 │ ├── ... ├── tests/ # 单元测试目录 │ └── unit_tests # 具体的单元测试文件 ├── docs/ # 文档资料，可能包括API文档等 ├── gitignore # Git忽略文件配置 ├── pytest.ini # PyTest配置文件 ├── mkdocs.yml # 如果存在，表示支持Markdown形式的文档构建配置 ├── logo.png # 项目徽标 └── NEWS.md # 更新日志或版本说明

此结构清晰地划分了代码、测试、文档以及配置部分，便于维护和扩展。

2. 项目的启动文件介绍

setup.py: 这是项目的安装和打包脚本。通过运行 python setup.py install 或使用 pip install .，可以将NERDA包安装到本地环境，使其可用。它定义了包的名称、版本、作者信息以及包的依赖关系等重要元数据。
src/NERDA/: 包含了项目的核心模块。虽然具体文件未列出，但通常会有导入预训练模型、进行NER任务的函数或类定义。启动项目或使用其功能的入口很可能位于这个目录下的某个初始化文件（如__init__.py，或者特定的主程序文件）。

3. 项目的配置文件介绍

setup.cfg: 此文件通常用于存储在安装包过程中使用的额外配置信息，比如 classifiers（分类标签）、metadata（元数据）的详细信息等，这些信息辅助于PyPI上的项目展示和管理。
dev-requirements.txt 和 requirements.txt: 分别列出了开发环境和运行环境所需的第三方库。前者可能是开发和测试过程中需要的工具和依赖，后者则是项目运行的最小需求集合。
pytest.ini: 用于PyTest框架的配置文件，帮助定制测试行为，比如收集哪些测试，使用哪些插件等。

对于具体的配置文件（例如应用级别的配置），若NERDA中包含此类自定义配置，它们通常会在代码的某个特定位置加载，并不在上述列举的核心位置。开发者可能会在src/NERDA内创建这样的配置文件来适应不同的使用场景，但由于原始信息没有明确指出，这部分需依据实际项目文档或代码注释来定位和理解。

NERDAFramework for fine-tuning pretrained transformers for Named-Entity Recognition (NER) tasks项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/NERDA

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