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cail2019_track2 中国法研杯CAIL2019要素抽取任务第三名方案分享 欢迎大家使用 (修改了一下readme,之前那一版感觉写的太水了。) 这次比赛和前两名差距很大,但是也在此给大家分享一下我所用的方案。 主要的trick包括领域预训练、focal loss、阈值移动、规则匹配以及模型优化、调参。 没有使用模型融合。 效果对比 由于是第一次参赛,很多比赛细节没有做记录,效果对比的分数是我从凭印象在上传历史记录里边找的,可能分数不一致,但是大概就在那个范围,还请见谅。 Model 详情 线上评分 BERT 使用bert_base做多标签分类 69.553 BERT+RCNN+ATT 在BERT后增加RCNN层,并把最大池化换成Attention 70.143 BERT+RCNN+ATT 增加阈值移动 70.809 BERT+RCNN+ATT 增加focal loss 71.1
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cail2019_track2-master.zip (47个子文件)
cail2019_track2-master
genPretrainData.py 1KB
bert
run_squad.py 45KB
multilingual.md 11KB
tokenization.py 12KB
run_classifier.py 34KB
run_pretraining.py 18KB
create_pretraining_data.py 15KB
modeling.py 37KB
tokenization_test.py 4KB
requirements.txt 110B
extract_features.py 14KB
__init__.py 616B
optimization_test.py 2KB
optimization.py 6KB
modeling_test.py 9KB
CONTRIBUTING.md 1KB
sample_text.txt 4KB
LICENSE 11KB
README.md 42KB
run_classifier_with_tfhub.py 11KB
predicting_movie_reviews_with_bert_on_tf_hub.ipynb 65KB
.gitignore 1KB
train.py 39KB
utils
ckpt2pb.py 4KB
__init__.py 87B
predict.py 7KB
models.py 4KB
evaluate.py 3KB
evaluation.py 2KB
search_threshold.py 4KB
.idea
misc.xml 292B
workspace.xml 23KB
Cail2019_track2.iml 398B
modules.xml 282B
convert.py 837B
run_pretrain.py 19KB
README.md 6KB
data
loan
tags.txt 91B
train_selected.json 4.08MB
data_small_selected.json 1.16MB
labor
tags.txt 91B
train_selected.json 4.78MB
data_small_selected.json 1.04MB
divorce
tags.txt 91B
train_selected.json 4.15MB
data_small_selected.json 1.93MB
createPretrainData.py 15KB
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