Uzii
Uzii

CCF BDCI 互联网新闻情感分析 baseline思路（持续更新..）

9.14

上分上分，血的教训，之前跑了十来版没怎么上分，事实证明！k-fold很重要！！！却也充满了随机性。。目前roberta+5fold线上0.8091，当前排名top34

9.4 

xlnet设置maxseqlength512，线上单模0.7999，再voting一下，线上0.8067，当前排名top9

9.2

上分啦，跑了三个模型（两个bert，一个xlnet），voting了一下，线上0.8036，当前排名top11

关于洗数据，暂时的方案是把特殊字符清理掉，还有网址和fontsize那些垃圾文本，但是，洗了不如不洗，同参数同模型，用洗完的数据跑效果更差了，还得继续尝试别的清洗方案。

btw，吐槽一下跑了一个xlnet已经48h过去了，还没跑完。

 

8.30

改了一波xlnet参数，依旧未清洗数据，现在eval_accuracy为0.8525，线上f1-score为0.7981，当前排名 top 9

效果还不错，有空清洗一波数据，用rawdata目前这效果很满足了

bert跑了一波，线下0.725，线上f1-score 0.7673

 

8.29

数据量比较小，训练集及测试集仅7000+的三分类任务

将文本几乎未做清洗，直接放入xlnet模型进行三分类任务的finetuning

先跑了一版max_seq_length=128试试 

效果不错，线下eval_accuracy为0.8182，线上f1-score 0.74

todo.. 看看大家如何清洗数据，bert调参

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