kaggle Quora Insincere Questions 总结
第三名:
https://www.kaggle.com/wowfattie/3rd-place
用到了词向量的拼写检查:
https://www.kaggle.com/cpmpml/spell-checker-using-word2vec
第四名:
https://www.kaggle.com/tks0123456789/pme-ema-6-x-8-pochs
还没仔细看
第13名:
https://www.kaggle.com/canming/ensemble-mean-iii-64-36
词向量的权重:
np.mean((1.28*embedding_matrix_1, 0.72*embedding_matrix_3), axis=0)
不同的模型:
poolRNN(spatialdropout=0.2, gru_units=128, weight_decay=0.04):
LSTM_GRU(spatialdropout=0.20, rnn_units=64, weight_decay=0.07)
BiLSTM_CNN(spatialdropout=0.2, rnn_units=128, filters=[100, 80, 30, 12], weight_decay=0.10)
singleRNN(spatialdropout=0.20, rnn_units=120, weight_decay=0.08) 跑三趟,保存每个模型生成的结果疑问: 1、整个kernel 的参数量是很大的,不知道如何调 2、用到了AttentionWeightedAverage(Layer):但是不是很清楚怎么控制权重的大小,衰减率怎么选择
第十五名: https://www.kaggle.com/c/quora-insincere-questions-classification/discussion/80540
the first model is RCNN.
the second model is LSTM(128) + GRU(96) + maxpooling1D + dropout(0.1).
the third model is LSTM(128) + GRU(64) + Conv1D + maxpooling_concatenate.
the fourth model is LSTM(128) + GRU(64) + Conv1D + Attention.
we used the word vector concatenated by glove and fasttext.
we set maxfeatures = None and we set maxlen = 57.
主要集中模型融合上.
第十八名: https://www.kaggle.com/kentaronakanishi/18th-place-solution 每个epoch逐渐增大batch_size
第20名: https://www.kaggle.com/jihangz/lt-conc-g-f-lg-mean-g-p-light
loss_fn1 = torch.nn.BCEWithLogitsLoss() loss_fn2 = f1_loss
optimizer1 = torch.optim.Adam(model1.parameters(), lr=0.0035)scheduler1 = CosineLRWithRestarts(optimizer1, batch_size, len(x_train_fold), restart_period=4, t_mult=1, verbose=True)optimizer2 = torch.optim.Adam(model2.parameters(), lr=0.0035)scheduler2 = CosineLRWithRestarts(optimizer2, batch_size, len(x_train_fold), restart_period=4, t_mult=1, verbose=True)
两个模型用的两个损失函数, 使用mixed loss(BCE+F1 loss)优化网络
第22名: 使用词性标记来消除单词的歧义问题 https://www.kaggle.com/ryches/22nd-place-solution-6-models-pos-taggingThese choices actually seemed to make some sense given that we have a CNN model,our strongest LSTM/GRU models, use our strongest embedding 3 times and use POS tagging as an augmentor/differentiator to our weaker embeddings.思路:So the embedding matrix with pos tags will different without pos tags.
第27名: https://www.kaggle.com/dicksonchin93/kfold-tfidf-trial其中一个模型使用了tf-idf作为训练特征
第29名: https://www.kaggle.com/luudactam/final-sub
neg1, neg2 = train_test_split(negative, test_size = 0.5, random_state = C*100)df1, df2 = pd.concat([neg1,positive], ignore_index=True), pd.concat([neg2,positive], ignore_index=True) 对positive 的样本进行过采样,然后训练疑问:试过对0做过采样,为什么自己的不work
第79名:(我自己的)https://www.kaggle.com/c/quora-insincere-questions-classification/discussion/79414
这个discussion里面说到了quroa里面存在了很多关于性别和种族的误分类样本,本人去到数据集检查也发现了确实如此:
- girls hate me , but they hate me even more when boys are around me , what do i do ?
are muslims doing love jihad sex pervert ? - will sociopaths have sex with women who are unattractive ?
- why do so many quora readers seem to be ignorant of web searching for answers ?
- how can a man with an md and a phd be mean to his patients and assault them for being transgender ?
- what percentage of the anti - trumpers here are russian bots ?
- are women attracted to men 's anus ?
- are [unk] stupid ?
这些设计性别和种族的句子,大都有主观因素存在,这也是标签存在噪声的一大根本原因。
'insincere' thredshold 可能会根绝这些分类改变。所以我觉得应该用一个特征去表示这个分类的句子【0,1】。
kaggle Quora Insincere Questions 总结相关推荐
- R使用LSTM模型构建深度学习文本分类模型(Quora Insincere Questions Classification)
R使用LSTM模型构建深度学习文本分类模型(Quora Insincere Questions Classification) Long Short Term 网络-- 一般就叫做 LSTM --是一 ...
- 【第一次参加kaggle比赛记录-Quora Insincere Questions Classification】- Word Embedding
In summary, word embeddings are a representation of the *semantics* of a word, efficiently encoding ...
- Quora Insincere Questions Classification 文本分类归纳
文章目录 [1st place 解决方案](https://www.kaggle.com/c/quora-insincere-questions-classification/discussion/8 ...
- kaggle竞赛 | Quora Insincere Question | 文本情感分析
目录 赛题背景 赛题评价指标 数据集分析 pytorch建模 之前发布了一遍实战类的情感分析的文章,包括微博爬虫,数据分析,相关模型. 可以参考: https://blog.csdn.net/liji ...
- kaggle: quora question pairs
今天看了kaggle竞赛:quora question pairs的一个解决方案,受益匪浅,在此记录一下作者的解题思路. 一.quora question pairs简介 首先,介绍一下quora q ...
- Kaggle-Quora Insincere Questions Classification-Solution
寒假期间参加了Kaggle的一个比赛-QIQC,作为第一个认真参加的Kaggle比赛,最后银牌,感谢啸宇哥的帮助. 比赛链接:https://www.kaggle.com/c/quora-insinc ...
- 数据科学/人工智能比赛解决方案汇总 2019.9
内容来自 apachecn/awesome-data-comp-solution,由 ApacheCN 团队维护. 欢迎任何人参与和完善:一个人可以走的很快,但是一群人却可以走的更远 ApacheCN ...
- 2019数据科学/人工智能比赛作品解决方案合集
目录 1. Structured Data/ Time Series 2019 CCF 乘用车细分市场销量预测 2019 CCF 离散制造过程中典型工件的质量符合率预测 2018 科大讯飞 AI 营销 ...
- NLP小白的Kaggle一轮游总结
博主大三,一月中旬期末考试结束之后都放在这个比赛上面了--Quora Insincere Questions Classification. 大半个月过来,做了很多尝试,线下成绩提高了不少,线上LB的 ...
最新文章
- 2天训练出15亿参数大模型,国产开源项目力克英伟达Megatron-LM,来自LAMB作者团队...
- Linux下多网卡MAC配置问题
- IOS-多线程(NSOperation)
- Android系统之Broadcom GPS 移植
- 四、极大似然参数估计
- mysql触发器不起作用 navicat的bug?
- sql能查到数据 dataset对象里面没有值_spark系列:RDD、DataSet、DataFrame的区别
- jupyter一直*_不用下载安装,你的机器人可以直接在浏览器里跳舞丨Jupyter-ROS
- SpringBoot实战总汇--详解
- 两种前端在线json编辑器方案(无法解决number精度丢失问题)
- Beyond Compare设置文本文件和Delphi源码默认的打开格式为ANSI
- php怎么上传文档,php
- 基于MATLAB的数字信号处理(2) 时域采样和频域采样
- 在境内服务器、虚拟主机上运行未备案域名方法,cf worker反向代理
- 计算机保研er历程分享(浙软、厦大、华师、东南网安、东北、西电、中南......)
- 随想录一期 day2 [977.有序数组的平方|209. 长度最小的子数组|59.螺旋矩阵II(剥洋葱)]
- # GIT团队实战博客
- 【宋词】之《菩萨蛮·书江西造口壁》
- 使用搜狗浏览器的教育网代理进行下载
- 堆外缓存OHCache使用总结