AML-Blacklist-Prediction

• 連結

• 比賽說明： 此競賽將提供參賽者公開新聞資料連結與相對應的焦點人物名單， 透過NLP演算法，精準找出AML相關新聞焦點人物，協助優化AML焦點人物名單的更新作業。

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Solution Archtecture:

以下是我們的架構，分為前處理的爬蟲系統及模型。

Part 1: Crawling System

利用Crawler.py中的Crawler對主辦單位所給的網址做爬蟲，並將爬蟲結果儲存在csv檔案之中。

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Part 2: Model

在這次比賽中我們用兩種方式來做訓練以及測試。在我們的測試資料集當中，平均測試分數落在0.975（比賽單位的評分機制）

方法1：利用NER模型做fine-tune

1. 訓練一個能在文章中找出名字的NER模型（BertForTokenClassification）。
2. 利用NER任務模型當作基底，利用黑名單文章對AML文章偵測模型做fine-tune。
3. 程式碼：

• python ner/NER_preprocess.py
• python ner/NER_train.py

usage: NER_train.py [-h] [--save_paths SAVE_PATHS] [--dataset DATASET] [--batch_size BATCH_SIZE] [--max_epoch MAX_EPOCH]
                    [--learning_rate LEARNING_RATE]

NER Model Training

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --save_paths SAVE_PATHS
                        the path of saved parameter
  --dataset DATASET     the path of dataset
  --batch_size BATCH_SIZE
                        batch size
  --max_epoch MAX_EPOCH
                        max number of epoch
  --learning_rate LEARNING_RATE
                        learning rate

python blacklist/blacklist_preprocess.py
python blacklist/blacklist_train.py

usage: blacklist_train.py [-h] [--save_paths SAVE_PATHS] [--dataset DATASET] [--batch_size BATCH_SIZE] [--max_epoch MAX_EPOCH]
                          [--learning_rate LEARNING_RATE] [--weights WEIGHTS]

Blacklist Prediction Model 1 Training

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --save_paths SAVE_PATHS
                        the path of saved parameter
  --dataset DATASET     the path of dataset
  --batch_size BATCH_SIZE
                        batch size
  --max_epoch MAX_EPOCH
                        max number of epoch
  --learning_rate LEARNING_RATE
                        learning rate
  --weights WEIGHTS     weights of the model

4. 缺點

• 模型在判斷文章是否為AML文章並找名字的同時，除了洗錢相關詞彙的資訊，因為缺乏黑名單資料的情況下，會學到名字的資訊。
• 不同的文章分段，需要人工判斷是否有包含AML文章的資訊

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方法2：利用NER模型找出名字，並對其名字前後文做黑名單文章的預測

1. 訓練一個能在文章中找出名字的NER模型（BertForTokenClassification）。
2. 將名字的前後文作為輸入文章，並將名字統一換成李○賢。
3. 將文章丟入Bert模型之中做訓練，利用[CLS]token判斷文章是否為AML文章的分類問題。
4. 改善

• 此模型不會學習到名字的訊息，避免特定名字才會預測出黑名單的狀況

5. 缺點

• 訓練時間較長
• 不同的文章分段，需要人工判斷是否有包含AML文章的資訊