NLP大赛冠军总结:300万知乎多标签文本分类任务(附深度学习源码)
NLP大赛冠军总结:300万知乎多标签文本分类任务(附深度学习源码)
七月,酷暑难耐,认识的几位同学参加知乎看山杯,均取得不错的排名。当时天池AI医疗大赛初赛结束,官方正在为复赛进行平台调试,复赛时间一拖再拖。看着几位同学在比赛中排名都还很不错,于是决定抽空试一试。结果一发不可收拾,又找了两个同学一起组队(队伍init)以至于整个暑假都投入到这个比赛之中,并最终以一定的优势夺得第一名。 1. 比赛介绍这是一个文本多分类的问题:目标是“参赛者根据知乎给出的问题及话题标签的绑定关系的训练数据,训练出对未标注数据自动标注的模型”。通俗点讲就是:当用户在知乎上提问题时,程序要能够根据问题的内容自动为其添加话题标签。一个问题可能对应着多个话题标签,如下图所示。 这是一个文本多分类,多label的分类问题(一个样本可能属于多个类别)。总共有300万条问题-话题对,超过2亿词,4亿字,共1999个类别。 1.1 数据介绍参考 https://biendata.com/competition/zhihu/data/ https://biendata.com/competition/zhihu/rules/?next_url=%2Fcompetition%2Fzhihu%2Fdata%2F 总的来说就是:
1.2 数据处理数据处理主要包括两部分:
1.3 数据增强文本中数据增强不太常见,这里我们使用了shuffle和drop两种数据增强,前者打乱词顺序,后者随机的删除掉某些词。效果举例如图: 1.4 评价指标每个预测样本,提供最有可能的五个话题标签,计算加权后的准确率和召回率,再计算F1值。注意准确率是加权累加的,意味着越靠前的正确预测对分数贡献越大,同时也意味着准确率可能高于1,但是F1值计算的时候分子没有乘以2,所以0.5是很难达到的。 2 模型介绍建议大家先阅读这篇文章,了解文本多分类问题几个常用模型:用深度学习(CNN RNN Attention)解决大规模文本分类问题 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25928551 2.1 通用模型结构文本分类的模型很多,这次比赛中用到的模型基本上都遵循以下的架构: 基本思路就是,词(或者字)经过embedding层之后,利用CNN/RNN等结构,提取局部信息、全局信息或上下文信息,利用分类器进行分类,分类器的是由两层全连接层组成的。 在开始介绍每个模型之前,这里先下几个结论:
2.2 TextCNN这是最经典的文本分类模型,这里就不细说了,模型架构如下图: 和原始的论文的区别就在于:
总之就是更深,更复杂。不过卷积核的尺寸设计的不够合理,导致感受野差距过大。 2.3 TextRNN没找到论文,我就凭感觉实现了一下: 相比于其他人的做法,这里的不同点在于:
2.4 TextRCNN参考原论文的实现,和RNN类似,也是两层双向LSTM,但是需要和Embedding层的输出Concat(类似于resnet的shortcut直连)。 2.5 TextInception这个是我自己提出来的,参照TextCNN的思想(多尺度卷积核),模仿Inception的结构设计出来的,一层的Inception结构如下图所示,比赛中用了两层的Inception结构,最深有4层卷积,比TextCNN更深。 2.6 训练方法要点:
2.7 各个模型分数计算训练的时候,每个模型要么只训练基于词(word)的模型,要么只训练基于字(char)的模型。各个模型的分数都差不多,这里不再单独列出来了,只区分训练的模型的类型和数据增强与否。 可以看出来
2.8 模型融合像这种模型比较简单,数据量相对比较小的比赛,模型融合是比赛获胜的关键。 在这里,我只使用到了最简单的模型融合方法-----概率等权重融合。对于每个样本,单模型会给出一个1999维的向量,代表着这个模型属于1999个话题的概率。融合的方式就是把每一个模型输出的向量直接相加,然后选择概率最大的5个话题提交。结构如图所示: 下面我们再来看看两个模型融合的分数: 第一列的对比模型采用的是RNN(不采用数据增强,使用word作为训练数据),第二列是四个不同的模型(不同的结构,或者是不同的数据)。 我们可以得出以下几个结论:
总结: 差异性越大,模型融合效果越好。没有差异性,创造条件也要制造差异性。 另外模型融合还有个规律:越往上越难提升,有些模型在你分数较低的时候,对融合提升很明显,当你分数较高的时候就没什么帮助,甚至会有干扰 2.9 MultiModel其实模型融合的方式,我们换一种角度考虑,其实就是一个很大的模型,每一个分支就像多通道的TextCNN一样。那么我们能不能训练一个超级大的模型?答案是可以的,但是效果往往很差。因为模型过于复杂,太难以训练。这里我尝试了两种改进的方法。 第一种方法,利用预训练好的单模型初始化复杂模型的某一部分参数,模型架构如图所示: 但是这种做法会带来一个问题: 模型过拟合很严重,难以学习到新的东西。因为单模型在训练集上的分数都接近0.5,已经逼近理论上的极限分数,这时候很难接着学习到新的内容。这里采取的应对策略是采用较高的初始学习率,强行把模型从过拟合点拉出来,使得模型在训练集上的分数迅速降低到0.4左右,然后再降低学习率,缓慢学习,提升模型的分数。 第二种做法是修改预训练模型的embedding矩阵为官方给的embedding权重。这样共享embedding的做法,能够一定程度上抑制模型过拟合,减少参数量。虽然CNN/RNN等模型的参数过拟合,但是由于相对应的embedding没有过拟合,所以模型一开始分数就会下降许多,然后再缓慢提升。这种做法更优。在最后提交模型复现成绩的时候,我只提交了七个这种模型,里面包含着不同子模型的组合,一般包含3-4个子模型。这种方式生成的权重文件也比较小(600M-700M左右),上传到网盘相对来说更方便。 2.10 失败的模型或没什么用的方法MultiMode只是我诸多尝试的方法中比较成功的一个,其它方法大多以失败告终(或者效果不明显)
3 结束语我之前虽然学过CS224D的课程,也做了前两次的作业,但是除此之外几乎从来没写过自然语言处理相关的代码,能拿第一离不开队友的支持,和同学们不断的激励。 这次比赛入门对我帮助最大的两篇文章是用深度学习(CNN RNN Attention)解决大规模文本分类问题 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25928551 和deep-learning-nlp-best-practices http://ruder.io/deep-learning-nlp-best-practices/index.html 第一篇是北邮某学长(但我并不认识~)写的,介绍了许多文本分类的模型(CNN/RNN/RCNN),对我入门帮助很大。 第二篇是国外某博士写的,当时我已经把分数刷到前三,在家看到了这篇文章,叹为观止,解释了我很多的疑惑,提到的很多经验总结和我的情况也确实相符。https://zhuanlan.zhihu.com/p/28923961 |
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