使用场景

研究者使用LLNL/LUAR模型在亚马逊评论数据集上进行作者验证任务。

开发者利用该模型在Reddit评论数据集上进行仇恨言论检测的实验。

教育机构使用LLNL/LUAR模型教授学生如何进行跨领域迁移学习和作者表示学习。

产品特色

跨领域作者验证：能够在不同领域间迁移学习到的作者表示。

零样本迁移学习：模型支持在没有目标领域训练数据的情况下进行作者验证。

大规模数据处理：能够处理大规模数据集，如亚马逊评论和Reddit评论。

多种预训练权重：提供了SBERT预训练权重，方便用户直接使用或进一步微调。

易于复现结果：提供了脚本来复现论文中的实验结果，方便研究者验证模型性能。

灵活的路径配置：用户可以通过修改配置文件来自定义数据和模型的存储路径。

多语言支持：虽然主要使用英文，但模型和代码支持多语言文本处理。

使用教程

1. 安装Python环境和必要的依赖包，可以通过运行提供的脚本来创建虚拟环境并安装依赖。

2. 下载并安装SBERT预训练权重，按照提供的链接和说明进行操作。

3. 根据需要下载和预处理数据集，包括Reddit、Amazon和Fanfiction数据集。

4. 修改配置文件`file_config.ini`，设置数据路径、模型输出路径等。

5. 使用提供的脚本或命令行工具来训练和评估模型，例如使用`python main.py`命令。

6. 通过运行`./scripts/reproduce/table_N.sh`脚本来复现论文中的结果。

7. 如果需要，可以修改代码并提交Pull Request来贡献给项目。