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wslc1314/atec_nlp_sim

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atec_nlp_sim

https://dc.cloud.alipay.com/index#/topic/data?id=3

预处理

对atec

  • 合并训练集
  • 繁体转简体
    opencc -i atec_nlp_sim_train_all.csv -o atec_nlp_sim_train_all.simp.csv -c t2s.json
  • 生成繁体转简体字典
  • 分词保存
  • 分析标签分布
    "training_ld.png"
  • 分析句长分布
    "training_sl_w.png" "training_sl_c.png"
  • 10折得训练集和验证集
  • 形成语料库：字级别和词级别

对wiki

  • xml转txt
  • 繁体转简体
    opencc -i wiki.zh.txt -o wiki.zh.simp.txt -c t2s.json
  • 形成语料库：字级别和词级别

词向量

使用GloVe训练词向量

  • 基于atec
    min_count=2,embedding_size=25/50/100/200/300,epochs=10,window_size=8,x_max=10
    若min_count=1，训练出来的词向量更易过拟合！
  • 基于wiki
    min_count=5,embedding_size=25/50/100/200/300,epochs=15,window_size=8,x_max=10

使用fastText预训练好的300维词向量

  • 由于内存大小限制，使用.vec文件!

类比关系可视化

word级

  • glove+atec
    "atec_word-2-300.png"
  • glove+wiki
    "wiki_word-300.png"
  • fastext
    "word-300.png"

char级

  • glove+atec
    "atec_char-2-300.png"
  • glove+wiki
    "wiki_char-300.png"
  • fasttext
    "char-300.png"

分析词汇覆盖率

与全局训练数据中min_count=2的vocab进行比较！

word级

  • glove+atec
    "atec_word-2-2_vc.png"
  • glove+wiki
    "wiki_word-2_vc.png"
  • fastext
    "word-2_vc.png"

char级

  • glove+atec
    "atec_char-2-2_vc.png"
  • glove+wiki
    "wiki_char-2_vc.png"
  • fasttext
    "char-2_vc.png"

词向量使用

在训练集中词频数不小于2且在词向量词汇中的词使用对应词向量； 在训练集中词频数不小于2但不在词向量词汇中的词随机初始化，该情况记作编号1； 在训练集中词频数小于2的当作随机初始化，该情况记作编号2。 static：词向量在模型训练过程中保持不变；nonstatic：词向量在模型训练过程中一起训练。

A

  • 词级：nonstatic
  • 字级：nonstatic

B

  • 词级：static+1&2trainable
  • 字级：nonstatic

C

  • 词级：static+1&2trainable
  • 字级：static+1&2trainable

模型

SenMatchSen

"SenMatchSen.png"

cross-entropy loss v.s focal loss

Evaluating with file: data/atec/10/train0.csv, local dict: data/atec/10/train0_dict.json...
Evaluating with file: data/atec/10/valid0.csv, local dict: data/atec/10/train0_dict.json...

  • ce √

The total number of trainable variables(embedding matrix excluded): 2490441

epoch threshold t_f1 v_f1 threshold t_f1 v_f1
34 0.50 0.5928 0.5222 0.35 0.5938 0.5353
57 0.50 0.6424 0.5297 0.35 0.6552 0.5583
58 0.50 0.6544 0.5282 0.35 0.6611 0.5541
65 0.50 0.6667 0.5335 0.35 0.6668 0.5553
76 0.50 0.6942 0.5445 0.45 0.6888 0.5476
  • focal_0.75

The total number of trainable variables(embedding matrix excluded): 2490441

epoch threshold t_f1 v_f1 threshold t_f1 v_f1
28 0.50 0.5601 0.5314 0.50 0.5601 0.5314
38 0.50 0.5866 0.5283 0.45 0.5789 0.5321
40 0.50 0.5918 0.5426 0.50 0.5918 0.5426
51 0.50 0.6133 0.5481 0.50 0.6133 0.5481
74 0.50 0.6478 0.5489 0.50 0.6478 0.5489
  • focal_0.5

The total number of trainable variables(embedding matrix excluded): 2490441

epoch threshold t_f1 v_f1 threshold t_f1 v_f1
30 0.50 0.5174 0.4675 0.40 0.5683 0.5214
35 0.50 0.5549 0.4860 0.45 0.5933 0.5290
44 0.50 0.5934 0.5282 0.45 0.6023 0.5487
56 0.50 0.6273 0.5359 0.50 0.6273 0.5359
85 0.50 0.6881 0.5467 0.50 0.6881 0.5467

"SenMatchSen1.png"

uniform v.s normal

Evaluating with file: data/atec/10/train0.csv, local dict: data/atec/10/train0_dict.json...
Evaluating with file: data/atec/10/valid0.csv, local dict: data/atec/10/train0_dict.json...

  • uniform √

The total number of trainable variables(embedding matrix excluded): 2490441

epoch threshold t_f1 v_f1 threshold t_f1 v_f1
40 0.50 0.6041 0.5297 0.40 0.6261 0.5470
44 0.50 0.6270 0.5394 0.45 0.6335 0.5493
53 0.50 0.6477 0.5430 0.40 0.6551 0.5546
  • normal

The total number of trainable variables(embedding matrix excluded): 2490441

epoch threshold t_f1 v_f1 threshold t_f1 v_f1
47 0.50 0.6066 0.5266 0.35 0.6281 0.5466
62 0.50 0.6429 0.5262 0.35 0.6671 0.5530
68 0.50 0.6831 0.5414 0.45 0.6814 0.5436

SeqMatchSeq

单向 v.s 双向

Evaluating with file: data/atec/10/train0.csv, local dict: data/atec/10/train0_dict.json...
Evaluating with file: data/atec/10/valid0.csv, local dict: data/atec/10/train0_dict.json...

  • 单向
    "SeqMatchSeq_un.png"

The total number of trainable variables(embedding matrix excluded): 1842433

epoch threshold t_f1 v_f1 threshold t_f1 v_f1
31 0.50 0.5561 0.4955 0.35 0.5812 0.5290
43 0.50 0.6154 0.5136 0.40 0.6303 0.5393
65 0.50 0.6993 0.5254 0.45 0.6990 0.5374
  • 双向 √
    "SeqMatchSeq_bi.png"

The total number of trainable variables(embedding matrix excluded): 2433537

epoch threshold t_f1 v_f1 threshold t_f1 v_f1
43 0.50 0.6063 0.5185 0.35 0.6194 0.5384
54 0.50 0.6509 0.5282 0.40 0.6635 0.5418
58 0.50 0.6693 0.5369 0.35 0.6692 0.5501

是否共用参数

Evaluating with file: data/atec/10/train0.csv, local dict: data/atec/10/train0_dict.json...
Evaluating with file: data/atec/10/valid0.csv, local dict: data/atec/10/train0_dict.json...

  • 不共用

The total number of trainable variables(embedding matrix excluded): 962473

epoch threshold t_f1 v_f1 threshold t_f1 v_f1
42 0.50 0.5857 0.4903 0.30 0.6254 0.5412
43 0.50 0.5910 0.4972 0.35 0.6355 0.5460
44 0.50 0.6397 0.5386 0.45 0.6380 0.5449
  • 共用预处理层、联合层参数 √

The total number of trainable variables(embedding matrix excluded): 563669

epoch threshold t_f1 v_f1 threshold t_f1 v_f1
18 0.50 0.6035 0.5300 0.35 0.6223 0.5503
28 0.50 0.6691 0.5409 0.45 0.6731 0.5560
29 0.50 0.6772 0.5523 0.40 0.6707 0.5572

SeqMatchSeq_BiMPM

是否共用参数

Evaluating with file: data/atec/10/train0.csv, local dict: data/atec/10/train0_dict.json...
Evaluating with file: data/atec/10/valid0.csv, local dict: data/atec/10/train0_dict.json...

  • 不共用
  • 共用预处理层、联合层参数 √

The total number of trainable variables(embedding matrix excluded): 407381

epoch threshold t_f1 v_f1 threshold t_f1 v_f1
7 0.50 0.5742 0.5269 0.45 0.5764 0.5294
11 0.50 0.5982 0.5317 0.45 0.6087 0.5482
16 0.50 0.6440 0.5528 0.45 0.6467 0.5582

"SeqMatchSeq_BiMPM1.png"

其他

Evaluating with file: data/atec/10/train0.csv, local dict: data/atec/10/train0-2-2.json...
Evaluating with file: data/atec/10/valid0.csv, local dict: data/atec/10/train0-2-2.json...

  • modeC=10+dropout0.1

The total number of trainable variables(embedding matrix excluded): 407381

epoch threshold t_f1 v_f1 threshold t_f1 v_f1
18 0.50 0.6231 0.5556 0.40 0.6111 0.5575
24 0.50 0.6517 0.5644 0.45 0.6502 0.5665
27 0.50 0.6662 0.5653 0.50 0.6662 0.5653

Trials

  • 将输出层偏置值初始化为-np.log((1 - pi) / pi)，其中pi为0.01
    开始时，模型分类为正例的概率为0.01，加快了收敛速度，最后结果也略有提升。
  • 使用focal loss

增大最小频数：2,2->4,4

词向量

使用GloVe训练词向量

  • 基于atec
    min_count=4,embedding_size=25/50/100/200/300,epochs=10,window_size=8,x_max=10

类比关系可视化

word级

  • glove+atec
    "atec_word-4-300.png"

char级

  • glove+atec
    "atec_char-4-300.png"

分析词汇覆盖率

与全局训练数据中min_count=4的vocab进行比较！

word级

  • glove+atec
    "atec_word-4-4_vc.png"
  • glove+wiki
    "wiki_word-4_vc.png"
  • fastext
    "word-4_vc.png"

char级

  • glove+atec
    "atec_char-4-4_vc.png"
  • glove+wiki
    "wiki_char-4_vc.png"
  • fasttext
    "char-4_vc.png"

词向量使用

在训练集中词频数不小于4且在词向量词汇中的词使用对应词向量； 在训练集中词频数不小于4但不在词向量词汇中的词随机初始化，该情况记作编号1； 在训练集中词频数小于4的当作随机初始化，该情况记作编号2。 static：词向量在模型训练过程中保持不变；nonstatic：词向量在模型训练过程中一起训练。

A

  • 词级：nonstatic
  • 字级：nonstatic

B

  • 词级：static+1&2trainable
  • 字级：nonstatic

C

  • 词级：static+1&2trainable
  • 字级：static+1&2trainable

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