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import argparse
def argparser():
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument(
"--train_path",
default=r"../../data/few-nerd/inter",
type=str,
help="The input data dir. Should contain the training files.",
)
parser.add_argument(
"--test_path",
# default=r"../../data/GermEval",
# default=r"../../data/genia/GENIAcorpus3.02.xml",
# default=r"../../data/NEREL/NEREL-v1.1/test",
# default=r"../../data/ACE2004",
# default=r"../../data/ACE2005",
default=r"",
type=str,
# help="The input data dir. Should contain the testing files.",
)
# parser.add_argument("--test_data",default='genia',type=str,help="")
parser.add_argument("--test_data",default='ace05',type=str,help="")
# parser.add_argument("--model_name",default='spanproto_withpa',type=str,help="")
parser.add_argument("--model_name",default='protobert',type=str,help="")
parser.add_argument("--select_gpu",default=1,type=int,help="")
parser.add_argument("--ace05_type",default='coarse',type=str, help='coarse or fine')
parser.add_argument("--result_file",default='result_all.txt',type=str,help='')
parser.add_argument("--test_shots",default=10,type=int,help='')
######### traing/dev/test setting #########
parser.add_argument("--do_train",default=False,type=bool,help='')
parser.add_argument("--do_predict",default=True,type=bool,help='')
parser.add_argument("--do_llm_revise",default=True,type=bool,help='')
parser.add_argument("--llm_revise_level",default='batch_sentence_index_we',type=str,help='sentence or span')
# parser.add_argument("--llm_revise_level",default='only_llm',type=str,help='sentence or span')
parser.add_argument("--llm_model",default='gpt-4',type=str,help='sentence or span')
parser.add_argument("--do_fintune",default=True,type=bool,help='')
parser.add_argument("--finetune_iter",default=10,type=int,help='')
parser.add_argument("--llm_refine_batch_size",default=6,type=int,help='')
parser.add_argument("--llm_refine_batch_threshold",default=0.9,type=float,help='')
parser.add_argument("--random_seed",default=0,type=int,help='')
########### model setting #########
#lam seting
parser.add_argument("--lam_span_repr",default=512,type=int,help='')
parser.add_argument("--lam_dropout",default=0.1,type=int,help='')
parser.add_argument("--lam_attention_dropout",default=0.3,type=int,help='')
#esd seting
parser.add_argument("--esd_fusion_dropout",default=0.0,type=float,help='')
parser.add_argument("--esd_hidsize",default=100,type=int,help='')
parser.add_argument("--esd_num_heads",default=1,type=int,help='')
#conbasr seting
parser.add_argument("--LSTMhidden_size",default=512,type=int,help='')
parser.add_argument("--reduct_shape",default=256,type=int,help='')
parser.add_argument("--conbsr_fusion_dropout",default=0.1,type=int,help='')
parser.add_argument("--margin",default=0.5,type=float,help='')
#container seting
parser.add_argument("--tai_embedding_dimension",default=32,type=int,help='')
parser.add_argument("--tai_span_repr",default=512,type=int,help='')
parser.add_argument("--tai_dropout",default=0.1,type=float,help='')
parser.add_argument("--tai_temperature",default=1,type=int,help='')
parser.add_argument("--loss_type",default='KL',type=str,help='')
#spanproto seting
parser.add_argument("--spp_embedding_dimension",default=128,type=int,help='')
parser.add_argument("--spp_ent_type_size",default=1,type=int,help='')
parser.add_argument("--spp_inner_dim",default=64,type=int,help='')
parser.add_argument("--spp_span_t",default=1000,type=int,help='')
###
parser.add_argument("--train_ways",default=5,type=int,help="")
parser.add_argument("--train_shots",default=5,type=int,help="")
parser.add_argument("--train_lr",default=5e-5,type=float,help='')
parser.add_argument("--test_lr",default=5e-5,type=float,help='')
parser.add_argument("--train_iter",default=10000,type=int,help='')
parser.add_argument("--test_iter",default=5000,type=int,help='')
parser.add_argument("--dev_iter",default=100,type=int,help='')
parser.add_argument("--dev_step",default=1000,type=int,help='')
parser.add_argument("--tokenizer_path",default='../../bert_model/bert-base-multilingual-cased',type=str,help="")
parser.add_argument("--seed",default=0,type=int,help="")
parser.add_argument("--test_batchsize",default=1,type=int,help='')
parser.add_argument("--finetune_batchsize",default=10,type=int,help='')
parser.add_argument("--max_negspan_num",default=200,type=int,help='')
parser.add_argument("--max_span_size",default=15,type=int,help='')
parser.add_argument("--ignore_label_id",default=0,type=int,help='')
parser.add_argument("--max_sentence_size",default=50,type=int,help='')
parser.add_argument("--tokenizer_shape",default=768,type=int,help='')
return parser