# MPU
python pu_main.py --type mPU --dataset BC5CDR_Dict_1.0 --flag ALL --m 28 --lr 0.0005 --loss MAE --embedding bio-embedding --epochs 100
python pu_main.py --type mPU --dataset CoNLL2003_Dict_1.0 --flag ALL --m 15 --lr 0.0005 --loss MAE --epochs 100

# Conf-MPU
python pu_main.py --type entity_conf_mPU --dataset BC5CDR_Dict_1.0 --flag ALL --suffix entity_prob --m 28 --eta 0.5 --lr 0.0005 --loss MAE --embedding
 bio-embedding --epochs 100
python pu_main.py --type entity_conf_mPU --dataset CoNLL2003_Dict_1.0 --flag ALL --suffix entity_prob --m 15 --eta 0.5 --lr 0.0005 --loss MAE --epochs
 100

# MPN
python pu_main.py --type mPN --dataset BC5CDR_Dict_0.2 --flag ALL --m 28 --lr 0.0005 --loss MAE --embedding bio-embedding --epochs 100
python pu_main.py --type mPN --dataset CoNLL2003_Dict_0.2 --flag ALL --m 15 --lr 0.0005 --loss MAE --epochs 100

# BNPU
python pu_main.py --type bnPU --dataset BC5CDR_Dict_1.0 --flag Chemical --m 28 --embedding bio-embedding --epochs 100
python pu_main.py --type bnPU --dataset BC5CDR_Dict_1.0 --flag Disease --m 28 --embedding bio-embedding --epochs 100

python pu_main.py --type bnPU --dataset CoNLL2003_Dict_1.0 --flag PER --m 32 --epochs 100
python pu_main.py --type bnPU --dataset CoNLL2003_Dict_1.0 --flag LOC --m 25 --epochs 100
python pu_main.py --type bnPU --dataset CoNLL2003_Dict_1.0 --flag ORG --m 28 --epochs 100
python pu_main.py --type bnPU --dataset CoNLL2003_Dict_1.0 --flag MISC --m 62 --epochs 100
(Note: if use the same m value for all classes of CoNLL2003 datasets, BNPU performs worse than individually setting the m value for each class.)



