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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
  
• 分析句长分布
  
• 10折得训练集和验证集
• 形成语料库：字级别和词级别

词向量

使用GloVe训练词向量

min_count=2,embedding_size=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
  
• fastext
  

char级

• glove+atec
  
• fasttext
  

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
  
• fastext
  

char级

• glove+atec
  
• fasttext
  

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

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...

SenMatchSen

• 是否共用编码层

reuse	num_params	epoch	threshold	t_f1	v_f1	threshold	t_f1	v_f1
False	2490441	68	0.50	0.6688	0.5360	0.40	0.6861	0.5533
True	1638693	37	0.50	0.7044	0.5426	0.35	0.7051	0.5560

• dropout取值

dropout	num_params	epoch	threshold	t_f1	v_f1	threshold	t_f1	v_f1
0.05	1638693	37	0.50	0.7044	0.5426	0.35	0.7051	0.5560
0.1	1638693	37	0.50	0.7076	0.5447	0.40	0.6955	0.5562
0.2	1638693	29	0.50	0.6409	0.5269	0.30	0.6694	0.5653
0.4	1638693	42	0.50	0.6824	0.5489	0.40	0.6855	0.5607

SeqMatchSeq

• dropout取值

dropout	num_params	epoch	threshold	t_f1	v_f1	threshold	t_f1	v_f1
0.1	505941	44	0.50	0.6940	0.5533	0.40	0.6982	0.5725
0.2	505941	67	0.50	0.7085	0.5583	0.50	0.7085	0.5583
0.4	505941	96	0.50	0.6294	0.5277	0.50	0.6294	0.5277

• 词向量

词向量	num_params	epoch	threshold	t_f1	v_f1	threshold	t_f1	v_f1
atec+atec	505941	44	0.50	0.6940	0.5533	0.40	0.6982	0.5725
atec+wc	505941	54	0.50	0.7298	0.5520	0.45	0.7241	0.5616
wc+wc	505941	37	0.50	0.7039	0.5486	0.45	0.6927	0.5497

SeqMatchSeq_BiMPM

• dropout取值

dropout	num_params	epoch	threshold	t_f1	v_f1	threshold	t_f1	v_f1
0.1	407381	44	0.50	0.6865	0.5716	0.50	0.6865	0.5716
0.2	407381	55	0.50	0.6619	0.5635	0.60	0.6776	0.5708
0.4	407381	191	0.50	0.5803	0.5067	0.75	0.6880	0.5571

• 词向量

词向量	num_params	epoch	threshold	t_f1	v_f1	threshold	t_f1	v_f1
atec+atec	407381	44	0.50	0.6865	0.5716	0.50	0.6865	0.5716
atec+wc	407381	54	0.50	0.6935	0.5778	0.55	0.6936	0.5783
wc+wc	407381	55	0.50	0.7396	0.5711	0.50	0.7396	0.5711