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汽车论坛消费者用车体验内容的判别与标注比赛的代码

比赛网址： https://www.datafountain.cn/competitions/365/datasets

models

ZEN
XLNet
AlBERT
ERNIE
BERT+ROBERTA

运行

需要下载相应的预训练模型，对数据集的处理参考process_data.ipnb和ernie_process.ipynb文件
运行的参数保存在相应的sh文件里面，根据数据和模型的路径自己进行修改
修改相应的generate_ccf_submission.py文件，然后运行，就可以得到提交文件

results

A榜单成绩：61/837名

模型	精度	备注
albert+roberta+zen	0.89024699000	投票
zenv1+roberta+albertv2	0.88196301000	投票
roberta	0.87532502000	12层
ZEN_v1	0.87853360000	11.10
XLNet	0.86586291000
ERNIE	0.84082258000
albert_v2	0.86472315000	large版本
albert_v1	0.84656274000	base版本

B榜单成绩：69/837名

模型	精度	备注
albert+roberta+zen	0.89336467	投票

还尝试过其他的传统模型，不过效果都没有上面的几个好，所以就没有列出来

改进的地方

只进行了投票的处理，后期需要考虑对模型概率的融合
由于计算资源的限制，没有尝试更大的预训练模型
没有进行细致的调节参数（时间比较紧）