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README.md CHANGED
@@ -99,6 +99,92 @@ example_dict={
99
 
100
  "生成式摘要":{"text_a":"针对传统的流量分类管理系统存在不稳定、结果反馈不及时、分类结果显示不直观等问题,设计一个基于web的在线的流量分类管理系统.该系统采用流中前5个包(排除3次握手包)所含信息作为特征值计算资源,集成一种或多种分类算法用于在线网络流量分类,应用数据可视化技术处理分类结果.实验表明:在采用适应在线分类的特征集和c4.5决策树算法做分类时,系统能快速做出分类,且精度达到94%以上;数据可视化有助于人机交互,改善分类指导."}
101
  }
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
102
  ```
103
 
104
  ## 预训练或微调 prtrain or finetune
 
99
 
100
  "生成式摘要":{"text_a":"针对传统的流量分类管理系统存在不稳定、结果反馈不及时、分类结果显示不直观等问题,设计一个基于web的在线的流量分类管理系统.该系统采用流中前5个包(排除3次握手包)所含信息作为特征值计算资源,集成一种或多种分类算法用于在线网络流量分类,应用数据可视化技术处理分类结果.实验表明:在采用适应在线分类的特征集和c4.5决策树算法做分类时,系统能快速做出分类,且精度达到94%以上;数据可视化有助于人机交互,改善分类指导."}
101
  }
102
+
103
+ # 构造prompt的过程中,verbalizer这个占位key的内容,是通过 "/".join(choices) 拼接起来
104
+ dataset2instruction = {
105
+ "情感分析": {
106
+ "prompt": "{}任务:【{}】这篇文章的情感态度是什么?{}",
107
+ "keys_order": ["subtask_type","text_a", "verbalizer"],
108
+ "data_type": "classification",
109
+ },
110
+ "文本分类": {
111
+ "prompt": "{}任务:【{}】这篇文章的类别是什么?{}",
112
+ "keys_order": ["subtask_type","text_a", "verbalizer"],
113
+ "data_type": "classification",
114
+ },
115
+ "新闻分类": {
116
+ "prompt": "{}任务:【{}】这篇文章的类别是什么?{}",
117
+ "keys_order": ["subtask_type","text_a", "verbalizer"],
118
+ "data_type": "classification",
119
+ },
120
+ "意图识别": {
121
+ "prompt": "{}任务:【{}】这句话的意图是什么?{}",
122
+ "keys_order": ["subtask_type","text_a", "verbalizer"],
123
+ "data_type": "classification",
124
+ },
125
+ # --------------------
126
+ "自然语言推理": {
127
+ "prompt": "{}任务:【{}】和【{}】,以上两句话的逻辑关系是什么?{}",
128
+ "keys_order": ["subtask_type","text_a", "text_b", "verbalizer"],
129
+ "data_type": "classification",
130
+ },
131
+ "语义匹配": {
132
+ "prompt": "{}任务:【{}】和【{}】,以上两句话的内容是否相似?{}",
133
+ "keys_order": ["subtask_type","text_a", "text_b", "verbalizer"],
134
+ "data_type": "classification",
135
+ },
136
+ # -----------------------
137
+ "指代消解": {
138
+ "prompt": "{}任务:文章【{}】中{}{}",
139
+ "keys_order": ["subtask_type","text_a", "question", "verbalizer"],
140
+ "data_type": "classification",
141
+ },
142
+ "多项选择": {
143
+ "prompt": "{}任务:阅读文章【{}】问题【{}】?{}",
144
+ "keys_order": ["subtask_type","text_a", "question", "verbalizer"],
145
+ "data_type": "classification",
146
+ },
147
+ # ------------------------
148
+ "抽取式阅读理解": {
149
+ "prompt": "{}任务:阅读文章【{}】问题【{}】的答案是什么?",
150
+ "keys_order": ["subtask_type","text_a", "question"],
151
+ "data_type": "mrc",
152
+ },
153
+ "实体识别": {
154
+ "prompt": "{}任务:找出【{}】这篇文章中所有【{}】类型的实体?",
155
+ "keys_order": ["subtask_type","text_a", "question"],
156
+ "data_type": "ner",
157
+ },
158
+ # ------------------------
159
+ "关键词抽取": {
160
+ "prompt": "{}任务:【{}】这篇文章的关键词是什么?",
161
+ "keys_order": ["subtask_type","text_a"],
162
+ "data_type": "keys",
163
+ },
164
+ "关键词识别":{
165
+ "prompt": "{}任务:阅读文章【{}】问题【{}】{}",
166
+ "keys_order": ["subtask_type","text_a","question","verbalizer"],
167
+ "data_type": "classification",
168
+ },
169
+ "生成式摘要": {
170
+ "prompt": "{}任务:【{}】这篇文章的摘要是什么?",
171
+ "keys_order": ["subtask_type","text_a"],
172
+ "data_type": "summ",
173
+ },
174
+ }
175
+
176
+ def get_instruction(sample):
177
+
178
+ template = dataset2instruction[sample["subtask_type"]]
179
+ # print(template)
180
+ # print(sample)
181
+ sample["instruction"] = template["prompt"].format(*[
182
+ sample[k] for k in template["keys_order"]
183
+ ])
184
+
185
+ print(sample["instruction"])
186
+
187
+ return sample["instruction"]
188
  ```
189
 
190
  ## 预训练或微调 prtrain or finetune
pytorch_model.bin CHANGED
@@ -1,3 +1,3 @@
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
- oid sha256:457ad3eb9445ae64548659c7c1c3457b20568f7d930a883b9505a0f735605352
3
  size 2975290341
 
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:25406e63570267edb03b27eb74a97dab81d0b2dddaeedd15661ea2c78cab3277
3
  size 2975290341