yaakovsu / esim-pytorch

**高校计算机大赛--大数据挑战赛

ESIM-pytorch

**高校计算机大赛--大数据挑战赛(字节跳动)

比赛链接：https://www.kesci.com/home/competition/5cc51043f71088002c5b8840

正式赛题——文本点击率预估（5月26日开赛）

搜索中一个重要的任务是根据query和title预测query下doc点击率，本次大赛参赛队伍需要根据脱敏后的数据预测指定doc的点击率，结果按照指定的评价指标使用在线评测数据进行评测和排名，得分最优者获胜。

比赛数据

列名	内容	样例
query_id	int，一个query的唯一标识	1
query	字符string，term空格分割	"字节跳动"
title	字符string，term空格分割	"字节跳动-百科"
label	int，取值{0, 1}，有点击为1，无点击为0	1

Note: 文本数据是脱敏的，呈现方式是数字序列，所以没有现成子向量文本可用，需要自己重新训练词向量矩阵

比赛评价指标: Qauc

选手提交结果的评估指标是qAUC，qAUC为不同query下AUC的平均值，计算如下：

其中AUCi为同一个query_id下的AUC（Area Under Curve）

队伍最终成绩

文件结构

.
├── ESIM
│   ├── data
|   |   ├── checkpoints
│   │   └── train_data.sample
│   ├── esim
│   │   ├── data.py
|   |   ├── utils.py
│   │   ├── layers.py
│   │   └── models.py
│   └── utils.py
|—— 复赛ESIM线下测试版.ipynb
|__ ReadMe.md

注：data文件中的train_data.sample数据文件是官方给参赛选手线下调整模型用的样例文件，仅作测试用只有几千case。真实的比赛环境全在和鲸线上，数据量有超过10亿，所以本项目的数据文件仅是参考，模型效果与真实比赛成绩会有不同。

ESIM 模型与结构

• A. Input encoding

  • a. 双输入query与title, 分别接入embeding层 + BiLSTM。

• B. Local inference modeling

  • a. soft_align_attention
  • b. local inference
  • c. Enhancement of local inference information

• C. Inference composition

  • a. 再一次用 BiLSTM 提取上下文信息
  • b. MaxPooling 和 AvgPooling
  • c. 全连接层，输出时经过softmax

• Key Idea:

  • a. 共享参数到参数交互的进步
  • b. 精细的设计序列式的推断结构。
  • c. 用句子间的注意力机制实现局部推断，并进一步实现全局推断。

复赛实验结果

在比赛中，使用ESIM模型训练query与title对，训练的数据量的增大会带来明显的提升

• 训练5kw对后，可以得到0.5750
• 训练1e对后，可以得到0.5850
• 训练1.5e对后，可以得到0.5880
• 训练2e对后，可以得到0.5882

PS

小伙伴有什么想问的或者想要的功能接口可以提在issues里