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[2017知乎看山杯 多标签 文本分类] ye组(第六名) 解题方案
| Date | Stars |
|---|---|
| 2026-07-24 | 405 |
| 2026-07-25 | 405 |
| 2026-07-28 | 405 |
| 2026-07-30 | 405 |
| 2026-08-06 | 405 |
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# 2017 知乎看山杯 多标签文本分类 比赛总结： [2017知乎看山杯总结(多标签文本分类)](http://blog.csdn.net/Jerr__y/article/details/77751885) ## 1.运行环境 下面是我实验中的一些环境依赖，版本只提供参考。 |环境/库|版本| |:---------:|----------| |Ubuntu|14.04.5 LTS| |python|2.7.12| |jupyter notebook|4.2.3| |tensorflow-gpu|1.2.1| |numpy|1.12.1| |pandas|0.19.2| |matplotlib|2.0.0| |word2vec|0.9.1| |tqdm|4.11.2| ## 2.文件结构 |- zhihu-text-classification<br/> | |- raw_data # 比赛提供的原始数据<br/> | |- data # 预处理得到的数据<br/> | |- data_process # 数据预处理代码<br/> | |- models # 模型代码<br/> | | |- wd-1-1-cnn-concat <br/> | | | |- network.py # 定义网络结构<br/> | | | |- train.py # 模型训练<br/> | | | |- predict.py # 验证集/测试集预测，生成概率矩阵<br/> ...<br/> | |- ckpt # 保存训练好的模型<br/> | |- summary # tensorboard数据<br/> | |- scores # 测试集的预测概率矩阵<br/> | |- local_scores # 验证集的预测概率矩阵<br/> | |- doc # 文档说明与相关论文<br/> | |- notebook-old # 比赛中未经过整理的代码<br/> | |- local_ensemble.ipynb # 验证集模型融合<br/> | |- ensemble.py # 测试集模型融合<br/> | |- data_helpers.py # 数据处理函数<br/> | |- evaluator.py # 评价函数<br/> ## 3.数据预处理 - 把比赛提供的所有数据解压到 raw_data/ 目录下。 - 按照顺序依次执行各个 .py，不带任何参数。<br/> 或者在当前目录下输入下面命令运行所有文件：<br/> dos2unix run_all_data_process.sh # 使用cygwin工具dos2unix将script改为unix格式<br/> sh run_all_data_process.sh ### 3.1 embed2ndarray.py 赛方提供了txt格式的词向量和字向量，这里把embedding矩阵转成 np.ndarray 形式，分别保存为 data/word_embedding.npy 和 data/char_embedding.npy。 用 pd.Series 保存词(字)对应 embedding 中的行号(id),存储在 data/sr_word2id.pkl 和 data/sr_char2id.pkl 中。 ### 3.2 question_and_topic_2id.py 把问题和话题转为id形式，保存在 data/sr_question2id.pkl 和 data/sr_id2question.pkl 中。 ### 3.3 char2id.py 利用上面得到的 sr_char2id，把所有问题的字转为对应的id, 存储为<br/> data/ch_train_title.npy<br/> data/ch_train_content.npy<br/> data/ch_eval_title.npy<br/> data/ch_eval_content.npy<br/> ### 3.4 word2id.py 同 char2id.py ### 3.5 creat_batch_data.py 把所有的数据按照 batch_size(128) 进行打包，固定seed，随机取 10 万样本作为验证集。每个batch存储为一个 npz 文件，包括 X, y 两部分。 这里所有的序列都进行了截断，长度不足的用0进行padding到固定长度。<br/> 保存位置：<br/> wd_train_path = '../data/wd-data/data_train/'<br/> wd_valid_path = '../data/wd-data/data_valid/'<br/> wd_test_path = '../data/wd-data/data_test/'<br/> ch_train_path = '../data/ch-data/data_train/'<br/> ch_valid_path = '../data/ch-data/data_valid/'<br/> ch_test_path = '../data/ch-data/data_test/'<br/> ### 3.6 creat_batch_seg.py 和 creat_batch_data.py 相同，只是对 content 部分进行句子划分。用于分层模型。 划分句子长度：<br/> wd_title_len = 30, wd_sent_len = 30, wd_doc_len = 10.(即content划分为10个句子，每个句子长度为30个词)<br/> ch_title_len = 52, ch_sent_len = 52, ch_doc_len = 10.<br/> 不划分句子：<br/> wd_title_len = 30, wd_content_len = 150.<br/> ch_title_len = 52, ch_content_len = 300.<br/> ## 4.模型训练 切换到模型所在位置，然后进行训练和预测。比如： ``` cd zhihu-text-classification/models/wd-1-1-cnn-concat/ # 训练 python train.py [--max_epoch 1 --max_max_epoch 6 --lr 1e-3 decay_rate 0.65 decay_step 15000 last_f1 0.4] # 预测 python predict.py ``` 这里只整理了部分模型，所有模型都用的词向量。如果想要使用字向量，只需要把模型中的输入和序列长度修改即可。 ## 5.模型融合 线性加权融合，模拟梯度下降的策略进行权值搜索。见：local_ensemble.ipynb 注意： - 此方法可能会对验证集过拟合，所以需要通过测试集进一步判断。在模型个数比较多时使用此方法效果更好。 - 需要根据各个单模型的性能认为进行初始化。char 和 word 类型不能直接比较，char 的单模型的性能虽然较差，但是对融合提升非常明显。
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