队伍名：吨吨
复赛排名：13/2771
复赛成绩：0.3607
感谢两位队友（1nnoh，Lukan）的帮助
以下是本项目主要代码结构及说明：
search/
├── recall # 召回模型
├── data # 官方数据
├── hard_neg # 基于官方数据的难负例
├── ... # 官方数据
├── external_data # 外部数据
├── hard_neg # 基于外部数据的难负例
├── ... # 外部数据
├── mlm_pretrain # MLM预训练
├── data4pretrain # 用于预训练的数据
├── model4pretrain # 用于预训练的模型权重
├── pretrain_data_process.py # 准备预训练用到的数据集
├── run_mlm.py # 进行mlm预训练
├── embedding_file # 产出的embedding
├── embed4fusai # 产出的用于复赛提交的embedding
├── ...
├── scripts # 运行脚本
├── run_mlm.sh # 进行MLM预训练文件
├── run_recall_model_step0.sh # 训练召回模型(无难负例)文件
├── run_hard_neg_data.sh # 基于前一版模型的embedding计算难负例文件
├── run_recall_model_step1.sh # 训练召回模型(有难负例)文件
├── run_prepare_rank_data.sh # 利用sota模型的embedding计算排序模型的训练数据文件
├── run_recall_model_step2.sh # 本地计算在训练集上的MRR指标文件
├── predict.sh # 预测脚本
├── modules # 一些模块（最终未使用）
├── xbm.py # 跨batch对比学习模块
├── simcse # simcse模型
├── models.py
├── trainers.py
├── vocabulary # 词典
├── query.txt # query纠错&语义拓展词典
├── stopword.txt # 停用词典
├── data4rank # 存放训练排序模型的数据
├── ...
├── sota_model # 存放最好成绩对应的模型权重
├── ...
├── data_process.py # 数据预处理
├── train.py # 召回模型的训练
├── get_embedding_fusai.py # 计算用于复赛提交的embedding
├── get_rank_data_2.py # 获取排序模型数据-总语料库和id映射信息
├── get_data_embedding.py # 获取指定数据的embedding信息
├── get_recall_top4rank_model.py # 获取排序模型数据-正负样本对
├── get_recall_top4hard_neg.py # 获取难负例
├── utils.py # 所有数据预处理方法及其他函数
|—— rank # 排序模型
├── scripts # 运行脚本
├── run_rank_model.sh # 排序模型的训练
├── predict.sh # 打包脚本
|—— bert_pretrain4 # 基于tf1.x的预训练脚本 （tf1.x版预训练代码未使用）
├── ...
├── code # 代码（基于官方提供复赛demo修改）
├── bert # bert源代码
├── ...
├── data.py # 用于数据加载的文件
├── rank_model.py # 排序模型
├── trainer.py.py # 用于训练排序模型
├── wrapper.py # 用于打包排序模型
├── data_dev_ids # 训练召回模型时的验证集id，不参与排序模型的训练过程
└── utils.py 工具包
- 比赛官方数据集:
- https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531946/information
- 下载后放在 search/recall/data/ 目录下
- 外部数据集
- https://github.com/Alibaba-NLP/Multi-CPR/tree/main/data/ecom
- 下载后放在 search/recall/external_data/ 目录下
- hfl/chinese-roberta-wwm-ext：
- https://huggingface.co/hfl/chinese-roberta-wwm-ext/tree/main
- 下载后放在 search/recall/mlm_pretrain/model4pretrain/hfl/chinese-roberta-wwm-ext/ 目录下
- BERT-Base-Chinese：
- https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip
- 下载后（需解压）放在 search/rank/bert_pretrain/model4bert/chinese_L-12_H-768_A-12/ 目录下
The recall model has been trained on
- Python3.7
- CUDA 11.1
- cuDNN 8.0.5
- Pytorch 1.8.1
- Ubuntu 18.04
- NVCC11.1
- NVIDIA RTX A4000 x 8
首先在根目录下切换到执行目录，并且安装相关环境：
cd ./recall
pip install -r requirements.txt
apt-get install libopenblas-dev # 安装faiss时需要的环境
apt-get install libomp-dev # 安装faiss时需要的环境
cd ./scripts
召回模型包含以下六步（执行前请先查看注意事项）
- Step 1: 在电商语料下进行Domain Adaptive Pretraining（3.5h）
- Step 2: 基于SimCSE训练召回模型(无难负例)（0.4h）
- Step 3: 基于Step2模型计算的embedding产出难负例文件（0.3h）
- Step 4: 基于SimCSE训练召回模型(有难负例)（0.6h）
- Step 5: 利用Step4模型在测试集上预测结果（0.3h）
- Step 6: 利用Step4模型计算的embedding产出排序模型的训练数据文件（0.5h）
sh run_mlm.sh
sh run_recall_model_step0.sh
sh run_hard_neg_data.sh
sh run_recall_model_step1.sh
sh predict.sh
sh run_prepare_rank_data.sh
- Step1-Step5 需要在 recall/scripts/ 目录下执行
- Step2和Step4内部执行操作基本一致，都是准备数据-训练-预测embedding，有时会出现准备数据完成后，训练部分无法启动，这时候需要手动注释掉准备数据部分的shell代码，重新执行Step2或Step4。
- recall_0表示step2训练的模型，这个模型只是中间产物。 最终的召回模型是recall_1对应的模型
- 在pip install faiss安装后，还需要执行下面两条指令才能正常使用
apt-get install libopenblas-dev apt-get install libomp-dev
The rank model has been trained on
- Python3.6
- Cudnn7.6.4
- Cupy-cuda100:7.0.0
- Keras:2.2.4
- Tensorflow-gpu:1.12.0
- Ubuntu 18.04
- NVIDIA Tesla P100-16GB x 1
首先在根目录下切换到执行目录，并且安装相关环境：
cd ./rank/code
pip install -r requirements.txt
cd ./scripts
召回模型包含以下两步（执行前请先查看注意事项）
- Step 1: 排序模型的训练（10-12h）
- Step 2: 排序模型的打包（0.01h）
sh run_rank_model.sh
sh predict.sh
- Step1 需要在 rerank/code/scripts/ 目录下执行
- 训练排序模型前要删除 recall/data4rank/recall_1/ 下的 .ipynb_checkpoints 文件夹
路径会在执行脚本后自动创建
recall/embedding_file/embed4fusai/recall_1/
路径会在执行脚本后自动创建
rank/code/output/best_model/wrapper
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent