• Windows or Linux
• Python3.5.2(Python 3.x.x)

• pip3 install -r requirements.txt

个人整合在NLP类竞赛中通用代码，e.g. 文本预处理 etc. ，方便比赛时候直接调用

PS：由于GitHub不允许上传 >= 100MB文件，因此很多中间结果、结果文档删了，只保留文件夹

1. config.py：项目公用路径

2. 1.data_helpers.py：文本数据处理常用函数

   • get_wordEmbeddedData(textColumnName)：统计训练集train.csv、验证集valid.csv & 外部文本集externalData.txt（若有）的所有文本数据，textColumnName为csv文本对应列标签。用于DL模型构建词向量。
   • data_process_txt(input_txtName, output_txtName)：对txt文本预处理，预处理函数为data_process(content)，包括标点符号处理 => emoji处理 => 连句号处理 => 分句处理 => 分词处理。input_txtName为输入txt文档路径，output_txtName为输出txt文档路径。txt文档格式：1条文本/行
   • data_process_csv(input_csvName, output_csvName, textColumnName)：对csv文本预处理，预处理函数为data_process(content)。input_csvName为输入csv文档路径，output_csvName为输出csv文档路径，textColumnName为csv文本对应列标签。

3. 2.wordVectors_helpers：预处理后获得wordEmbeddedData_pro.txt，利用该文本训练词向量。目前支持词向量：Word2vec、charVector（字向量，Word2vec版）、GloVe、FastText、ELMo、BERT、腾讯词向量、搜狗词向量。 部分未测试，详见代码注释。

4. data文件夹：所有数据、import代码 etc.

   • input：竞赛官方给定的数据，包括train.csv、valid.csv、test.csv
   • output：模型输出结果
   • LTP：LTP库所需文档
   • WordVectors：2.wordVectors_helpers词向量生成结果 & 相关代码 etc.
   • Extra_Codes：部分词向量生成所需外部代码 & 其他外部代码，e.g. ELMo词向量生成需要bilm-tf代码
   • stop_words.txt：常用的中文NLP停用词表

repo保持update，后续继续补全无关NLP下游任务的东西，同时对NLP下游任务分类整理模型，e.g. 文本分类任务、文本生成任务 etc.