# daguan-classify-2018
**Repository Path**: xiaoli911/daguan-classify-2018
## Basic Information
- **Project Name**: daguan-classify-2018
- **Description**: nlp分类
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No
## Statistics
- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2021-12-03
- **Last Updated**: 2021-12-03
## Categories & Tags
**Categories**: Uncategorized
**Tags**: None
## README
# 达观杯2018
[](#backers)
[](#sponsors)
参数没调好，仓促比赛，单模型线上没测过，线下0.784，最终得分0.791，排名18/3462，排名不高就不多写了，等着前排分享。思路如同代码所写，很简单。
数据请在[达观数据](http://www.dcjingsai.com/common/cmpt/%E2%80%9C%E8%BE%BE%E8%A7%82%E6%9D%AF%E2%80%9D%E6%96%87%E6%9C%AC%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%A4%84%E7%90%86%E6%8C%91%E6%88%98%E8%B5%9B_%E8%B5%9B%E4%BD%93%E4%B8%8E%E6%95%B0%E6%8D%AE.html)处下载，放在data目录下。
### 一、环境
|环境/库|版本|
|:---------:|----------|
|Ubuntu|14.04.5 LTS|
|python|3.6|
|jupyter notebook|4.2.3|
|tensorflow-gpu|1.10.1|
|numpy|1.14.1|
|pandas|0.23.0|
|matplotlib|2.2.2|
|gensim|3.5.0|
|tqdm|4.24.0|
### 二、数据预处理
都写在`jupyter`里了。运行`src/preprocess/EDA.ipynb`生成各种文件。
### 三、baseline模型训练
在`src/preprocess/`中运行：
```
python baseline-x-cv.py
```
### 四、深度模型训练
然后直接train模型，单GPU运行，模型自选：
```
python train_predict.py --gpu 4 --option 5 --model convlstm --feature char
```
多GPU训练示例：
```
python train_predict.py --gpu 4,5,6,7 --option 5 --model convlstm --feature char
```
### 五、模型融合输出
```
python stacking.py --gpu 1 --tfidf True --option 5
```
这里是stacking和伪标签一起做了，请修改代码自选是否用伪标签。
## Contributors
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