课程信息：2021~2022秋季学期 **科学院大学 计算机科学与技术学院 高级软件工程 罗铁坚教授
本次NLP方向课程项目，旨在通过前沿学术成果，帮助同学们分三步：通过接触、理解、改进领域前沿工作，深刻体会NLP模型的基础框架及应用场景。在提高软件工程能力的同时，能够触摸到人工智能算法学术界的一些门路，最后达到开阔视野，增强底蕴的目的。
***** 2021.09.12 *****
***** by lilingwei（lilingwei20@mails.ucas.ac.cn）*****
DensePhrases 是一项由Korea University和Princeton University联合完成的，基于短语级的英文文本匹配（召回）模型，面向于自然语言理解（下称NLP）中“开放域问答”和“阅读理解”任务。其项目论文被收录于ACL2021，你也可以直接通过其Github项目地址来了解此模型，或使用其面向维基百科(2018.12.20)数据所训练的Demo来切身体会。
本次NLP课程项目之所以选择面向“开放域问答”任务和“阅读理解”任务，也是继承了课程以往所使用的“对话机器人”项目的特点，希望能够让同学们感受到领域知识对现实生活的影响，以及未来可能的“强AI”时代所必不可少的环节。
同时，本项目 DensePhrases 出自NLP大牛陈丹琪及其实验室之手，项目完整饱满，代码流畅规范，建议同学们能够同时好好欣赏并学习这些细节。
本环节希望通过指导同学们如何安装项目环境，建立简易模型Demo，并亲自测试，来感受“项目建立”这项最基础的工作。
首先请安装好conda
（官网安装：https://www.anaconda.com ） （博客指导：https://www.jianshu.com/p/edaa744ea47d ）
创建DensePhrases项目的conda环境，并安装好所需工具包
# Install torch with conda (remember to check your CUDA version)
conda create -n densephrases python=3.7
conda activate densephrases
conda install pytorch=1.7.1 cudatoolkit=11.0 -c pytorch
# Install densephrases for course of UCAS
git clone https://github.com/blackli7/DensePhrases.git
# Install apex
git clone https://www.github.com/nvidia/apex.git
cd apex
python setup.py install
cd ..
# Install other toolkits
cd DensePhrases
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop设置相关环境变量（一路‘yes’）
# Running config.sh will set the following three environment variables:
# DATA_DIR: for datasets
# SAVE_DIR: for pre-trained models or index; new models and index will also be saved here
# CACHE_DIR: for cache files from huggingface transformers
source config.sh检查一下正确性
# Check if all downloads are complete
pip list
# Check if you can see these information on the console.
apex faiss-gpu torch transformers ...
# Check config
echo $SAVE_DIR
# Check if you can see these information on the console.
.//outputs通过项目中已训练好的预训练模型densephrases-multi 在四篇短文语料库(sample/articles.json)上建立简单模型.
# generate phrase vectors
# build phrase index
# evaluate phrase retrieval
# (try it more times if something goes wrong.)
make step1完成后会在命令台看到如下信息：
通过用户输入实际问题检验模型质量。
# evaluate phrase retrieval with input question
# output the answer, but write details in 'sample/step1_question_test_out.json'
make step1_test完成后会在命令台看到如下信息：
本环节将在前一环节上，对已有项目的简易模型Demo进行改进，增强其鲁棒性和实用性，具体表现在针对某一领域知识能够具备不错的问答能力，或者对齐模型的实效性，具体将在以下部分阐述，课程项目仅要求在2，3部分中选一个完成。
DensePhrases所使用的训练数据必须满足以下json格式:（具体见：sample/articles.json）
{
"data": [
{
"title": "America's Got Talent (season 4)",
"paragraphs": [
{
"context": " The fourth season of \"America's Got Talent\", ... Country singer Kevin Skinner was named the winner on September 16, 2009 ..."
},
{
"context": " Season four was Hasselhoff's final season as a judge. This season started broadcasting live on August 4, 2009. ..."
},
...
]
},
]
}
此部分为课程项目核心要求，希望同学们亲自动手，通过专业化项目模型来增强模型在某一领域的鲁棒性。具体将按照以下步骤进行：1）首先，要构造出准确的测试用例以反映模型的问题；2）其次，找到相应可解决数据集，对模型原始数据集进行更新，重新训练，得到专业化后的新模型；3）再次输入1）中相同测试用例，模型此次的输出能够有了不少好转。
下面是实现的一个例子：
1.测试用例: What is Newton's First Law?
2.更换/增强fine-tuning数据集（./sample/article.json）
3.重新训练（step1）
4.再次输入相同测试用例：What is Newton's First Law?
此部分为增强项目模型鲁棒性的另一方面————时效对齐。同2部分一样，我们具体仍将按照以下步骤进行：1）首先，要构造出准确的测试用例以反映模型的问题；2）其次，找到相应可解决数据集，对模型原始数据集进行更新，重新训练，得到专业化后的新模型；3）再次输入1）中相同测试用例，模型此次的输出能够有了不少好转。
下面是实现的一个例子：
1.测试用例: Which team does Christiano Ronaldo play for now?
2.更换/增强fine-tuning数据集（./sample/article.json）
3.重新训练（step1）
4.再次输入相同测试用例：Which team does Christiano Ronaldo play for now?
本环节将继续在前一环节上，对已有项目的简易模型Demo进行进一步的改进。这一部分更为开放，同学们可以灵活运用软件工程知识，或结合所学知识，使模型在某一维度上产生更好的效果即可，包括但不限于：准确度、召回率、速度、内容丰富度、可移植性、可扩展性、模型复现、演示Demo、语言迁移等，甚至是项目或README逻辑改进都是被接受的，只要保证有意义即可。同样的，我们提供以下三个方向作为参考：
如遇到任何问题，可以直接询问课程老师和助教，或者联系我(lilingwei：lilingwei20@mails.ucas.ac.cn)，你也可以直接通过发起Github Issue发布相关问题，我会尽量及时回复。
Please cite the paper if you use DensePhrases in your work:
@inproceedings{lee2021learning,
title={Learning Dense Representations of Phrases at Scale},
author={Lee, Jinhyuk and Sung, Mujeen and Kang, Jaewoo and Chen, Danqi},
booktitle={Association for Computational Linguistics (ACL)},
year={2021}
}Please see LICENSE for details.