1.本代码不包含负面分类的任务代码,可参考各类 伯特,罗伯特,阿尔伯特 的 分类baseline代码。
1.由于有同学需要,就把自己的放上来了,不过是Mxnet,直接使用还需配置相应环境,详情见(http://zh.gluon.ai/chapter_prerequisite/install.html#%E4%BD%BF%E7%94%A8GPU%E7%89%88%E7%9A%84MXNet),这是gluon的文档,内容丰富,甚至完全能够作为深度学习入门教程。如果不想安装,代码也可以作为参考,和pytorch大概也只是一些函数名字不一样。
2.只需把第一个任务的结果(id,negative)文件加入代码中即可得到最终的结果(id,negative,key_entity)
3.代码只用了两个方式过滤实体,“取最大字符串”和“NIKE实体过滤”
a.取最大字符串方法意思是:如果存在一个实体的字符串可以包含其他实体的字符串,那么就取这一个实体就行。如:小资易贷,小资易贷有限公司,就只取:小资易贷有限公司
b.NICK实体过滤的NIKE全称"Not In Key Entity" but in entity。统计每个实体在Entity中出现又在KeyEntity中出现的次数,以及对应没有出现的次数。
设定一个比例,在Entity中出现又在KeyEntity中出现的次数的比例低于多少的实体为"NIKE"实体,直接过滤。
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rjk-git/CCF_Negative_Financial_Information_and_Subject_Judgment
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