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队伍：此心安处是吾乡
运行环境
- jupyter notebook
- gensim
- pytorch 1.5.1
代码和模型说明
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本次比赛使用到的所有代码都写在jupyter notebook中了，解压完训练和测试数据之后，可以在TI-ONE平台上直接运行。运行顺序是按照notebook的命名编号从小到大依次运行。
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各个notebook的输入、输出以及主要功能说明如下：
| notebook | 功能 | 输入文件 | 输出文件 |
|---|---|---|---|
| 1_Preprocess_Data.ipynb | 数据预处理 | 原始训练数据和测试数据 | 预处理完的数据 |
| 2_Word_Embedding.ipynb | 生成Word Embedding | 预处理完的数据 | embedding |
| 3_LSTM_v1_win10_300size_1.4721.ipynb | 搭建和训练模型，生成预测结结构 | embedding | 用于后处理的预测结果 |
| 4_Attention_LSTM_v1_128_128_1470.ipynb | 搭建和训练模型，生成预测结结构 | embedding | 用于后处理的预测结果 |
| 5_Process_Result | 结果后处理 | 3和4生成的预测结果 | submission.csv |
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特征只使用了不同窗口大小和不同维度大小的word embedding，模型使用了双层BiLSTM
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6和7的notebook里使用了Transformer的模型，但单模分数只有1.464，最终没有使用，放在这里仅供参考
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最后一共为3和4版本的12个模型的融合，不同的参数设置都已经写在每个notebook中了，每个notebook命名的最后分数代表单模五折的线上分数。
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最后融合结果的B榜得分为1.478，最终排名TOP19。