HF_UPLOAD_GUIDE.md

Hugging Face 上传指南

本指南说明如何将 EasyTemporalPointProcess-main 上传到 Hugging Face。

📋 准备工作

1. 运行清理脚本

cd /Users/chenshuyi/Downloads/EasyTemporalPointProcess-main
python cleanup_for_hf.py

这会自动：

• 删除 __pycache__/、.pyc 等临时文件
• 检查大文件
• 创建上传检查清单

2. 数据文件说明 ⚠️

重要: data/cascades/ 目录包含大文件（约 1.6GB），不会上传到 Hugging Face。

这些文件已通过 .gitignore 排除：

• information_cascade.json (606MB)
• information_cascade_original_posts.json (980MB)

在云电脑上获取数据文件的方法：

• 方法1: 使用 scp 直接传输（推荐）
• 方法2: 上传到云存储后下载
• 方法3: 使用 Git LFS（如果配置）
• 方法4: 单独上传到 Hugging Face Dataset Hub

详细说明请参考 DATA_FILES_NOTICE.md

3. 手动检查

• 检查是否有敏感信息（API密钥、密码等）
• 确认大文件已正确排除（通过 .gitignore）
• 确保 requirements.txt 是最新的
• 检查 README.md 是否完整

🚀 上传方法

方法1: 使用 Hugging Face CLI（推荐）

# 1. 安装 Hugging Face CLI
pip install huggingface_hub

# 2. 登录
huggingface-cli login
# 输入你的 Hugging Face token（在 https://huggingface.co/settings/tokens 获取）

# 3. 创建仓库（在网页上创建，或使用 CLI）
# 访问 https://huggingface.co/new 创建新仓库
# 选择 "Dataset" 类型，命名为例如：easytpp-cascade-metrics

# 4. 上传文件
cd /Users/chenshuyi/Downloads/EasyTemporalPointProcess-main
huggingface-cli upload <your-username>/easytpp-cascade-metrics . --repo-type dataset

方法2: 使用 Git

# 1. 初始化 Git（如果还没有）
cd /Users/chenshuyi/Downloads/EasyTemporalPointProcess-main
git init

# 2. 添加文件
git add .
git commit -m "Add EasyTPP with cascade metrics computation"

# 3. 添加 Hugging Face 远程仓库
# 先在 https://huggingface.co/new 创建仓库
git remote add origin https://huggingface.co/<your-username>/<repo-name>

# 4. 推送
git push origin main

方法3: 使用 Web 界面上传

1. 访问 https://huggingface.co/new
2. 创建新的 Dataset 仓库
3. 点击 "Add file" → "Upload files"
4. 拖拽或选择文件夹上传

📦 在云电脑上下载

上传完成后，在云电脑上下载：

# 方法1: 使用 Hugging Face CLI
pip install huggingface_hub
huggingface-cli download <your-username>/<repo-name> --local-dir ./EasyTPP

# 方法2: 使用 Git
git clone https://huggingface.co/datasets/<your-username>/<repo-name>
cd <repo-name>

# 方法3: 使用 Python
from huggingface_hub import snapshot_download
snapshot_download(repo_id="<your-username>/<repo-name>", repo_type="dataset", local_dir="./EasyTPP")

📥 下载数据文件

重要: 代码仓库不包含数据文件（已通过 .gitignore 排除）。

数据文件需要单独获取：

# 方法1: 使用 scp 从本地传输（推荐）
mkdir -p data/cascades
scp user@local-machine:/path/to/information_cascade*.json ./data/cascades/

# 方法2: 如果已上传到 Hugging Face Dataset Hub
huggingface-cli download <username>/cascade-data --local-dir ./data/cascades

# 方法3: 从云存储下载
# （根据你使用的云存储服务）

详细说明请参考 DATA_FILES_NOTICE.md

📝 新增功能说明

本仓库在原始 EasyTPP 基础上新增了以下功能：

1. 级联指标计算 (compute_cascade_metrics.py)

用于计算信息级联数据的指标：

• 情感得分 (Sentiment Score)
• 情感偏差 (Sentiment Deviation)
• 语境偏差 (Contextual Deviation)
• 困惑度 (Perplexity)

详细说明请参考 COMPUTE_METRICS_README.md

2. 相关文件

• compute_cascade_metrics.py: 主计算脚本
• COMPUTE_METRICS_README.md: 使用说明
• requirements_compute_metrics.txt: 额外依赖
• example_compute_metrics.sh: 示例脚本
• cleanup_for_hf.py: 清理脚本

⚠️ 注意事项

1. 大文件处理

   • 如果文件 >50MB，考虑使用 Git LFS
   • 或排除数据文件，使用外部链接

2. 敏感信息

   • 不要上传包含 API 密钥、密码的文件
   • 检查配置文件中的敏感数据

3. 许可证

   • 确保所有代码都有适当的许可证
   • 原始 EasyTPP 使用 Apache 2.0 许可证

4. 版本控制

   • 建议使用 Git 进行版本控制
   • 每次更新后提交并推送

🔍 验证上传

上传后检查：

• 所有文件都已上传
• README 显示正确
• 代码可以正常下载
• 依赖可以正常安装

📞 问题反馈

如有问题，请检查：

1. Hugging Face 仓库设置是否正确
2. 文件大小是否超过限制
3. 是否有权限问题