都将两个版本做对比，构建自己的相似度打分，

版本一：特征工程（中文特征）+集成模型

版本二：预训练模型。

后续改进

模型融合

赛题介绍

赛题背景

问答系统中包括三个主要的部分：问题理解、信息检索和答案抽取。
而问题理解是问答系统的第一部分也是非常关键的一部分。
问题理解有着非常广泛的应用。，如重复评论识别、相似问题识别等。
重复问题检测是一个常见的文本挖掘任务，在很多实际问题社区都有相似的应用。
重复问题检测可以方便地进行问题的答案聚合，以及问题的答案推荐，自动QA等。
由于中文词语的多样性和灵活性，本赛题需要选手构建一个重复问题识别算法。

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赛事任务

本次赛题希望参赛选手对两个问题完成相似度打分
训练集：约5千条问题对和标签。若两个问题是相同的问题，标签为1；否则为0。

测试集：约5千条问题对，需要选手预测标签。

数据说明

训练集给定问题对和标签，使用\t进行分隔，测试集给定问题对，使用\t进行分割

eg：世界上什么东西最恐怖世界上最恐怖的东西是什么？ 1
解析：“世界上什么东西最恐怖”与”世界上最恐怖的东西是什么“问题相同，故是重复问题，标签为1。

评估指标

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ERNIE-Gram介绍

ERNIE模型是多层transformer结构的堆叠，transformer首先对输入的token进行位置编码。
经过注意力机制和残差连接进行归一化，在经过多层的前馈神经网络得到最终的embedding.

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ERNIE是对BERT的改进模型，ERNIE相比BERT模型最大的区别在于BERT是基于Token做的掩码，而ERNIE是基于词做的掩码，相当于提供了更多的先验知识，做了知识增强

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导入库

import time
import os
import numpy as np
import paddle
import paddle.nn.functional as F
from paddlenlp.datasets import load_dataset
from paddlenlp.datasets import MapDataset
import paddlenlp
import pandas as pd
from paddle.io import Dataset
from sklearn.model_selection import train_test_split

定义数据类

由于训练数据较大，通常会将数据分成较小的batch喂给神经网络学习。paddle对应的API分别是
$p a dd l e . i o . D a t a se t 与 p a dd l e . i o . D a t a L o a d er$ 。

构建自定义数据类步骤

定义类函数：继承:paddle.io.Dataset类

实现init函数

实现getitem方法

实现len方法

对于自定义的数据集，可以在数据集的构造函数中进行数据增强的方法和定义，之后对 getitem 中返回的数据进行应用，就可以完成自定义数据增强。

构造数据类，配合后面的DataLoader使用

class MyDataset(Dataset):def __init__(self,data,mode = 'train'):super(MyDataset,self).__init__()self.mode = modeself.data = self._load_data(data)#改造数据集，将dataframe数据集改造成格式数据转换为[{},{}]形式数据def _load_data(self,data):data_set = []#返回所有行索引以及所有行的内容for index,row in data.iterrows():data_dict = {}data_dict['query'] = row['query']data_dict['title'] = row['title']if self.mode == 'train':data_dict['label'] = row['label']data_set.append(data_dict)return data_setdef __getitem__(self,idx):return self.data[idx]def __len__(self):return len(self.data)

数据导入和处理

train = pd.read_csv('/home/aistudio/data/data102337/train.csv',sep='\t', names=['query', 'title','label'])
x_train,x_dev = train_test_split(train,test_size=0.1, stratify=train['label'].iloc[:])

x_train.shape

train_ds = MapDataset(MyDataset(x_train)) #定义MapDataset数据集
dev_ds = MapDataset(MyDataset(x_dev))

输出训练集的前3条样本

for idx,example in enumerate(train_ds):if idx <= 3:print(example)

将 1 条明文数据的 query、title 拼接起来，根据预训练模型的 tokenizer 将明文转换为 ID 数据

返回 input_ids 和 token_type_ids

def convert_example(example,tokenizer,max_seq_length = 512,is_test = False):query,title = example['query'],example['title']encoded_inputs = tokenizer(text = query,text_pair = title,max_seq_length = max_seq_length)input_ids = encoded_inputs("input_ids")token_type_ids = encoded_inputs["token_type_ids"]if not is_test:label = np.array([example["label"], dtype="int64"])return input_ids,token_type_ids,label#在预测或评估阶段，不返回label字段else:return input_ids,token_type_ids

为了后续方便使用，我们使用python函数，partial）给 convert_example 赋予一些默认参数

from functools import partial #传参#训练集和验证集的样本转换函数，后续直接使用map生成每一行的input_id和token_type_id
trans_func = partial(convert_example,tokenizer = tokenzier,max_seq_length = 512
)

我们的训练数据会返回input_ids，token_type_ids,labels三个字段，对数据pad组合
# 需要针对这三个字段分别定义三组batch操作
from paddlenlp.data import Stack, Pad, Tuple
batchify_fn = lambda samples, fn=Tuple(Pad(axis=0, pad_val=tokenizer.pad_token_id),  # input_idsPad(axis=0, pad_val=tokenizer.pad_token_type_id),  # token_type_idsStack(dtype="int64")  # label
): [data for data in fn(samples)]

定义分布式的sampler，自动对训练数据进行切分，支持多卡并行训练

batch_sampler = paddle.io.DistributedBatchSampler(train_ds, batch_size=32, shuffle=True)# 基于train_ds定义train_data_loader
# 因为我们使用了分布式的 DistributedBatchSampler, train_data_loader 会自动对训练数据进行切分
train_data_loader = paddle.io.DataLoader(dataset = train_ds.map(trans_func),batch_sampler = batch_sampler,collate_fn=batchify_fn,return_list = True
)#针对验证数据集加载，我们使用单卡进行评估，所以采用 paddle.io.BatchSampler 即可
# 定义dev_data_loader
batch_sampler = paddle.io.BatchSampler(dev_ds, batch_size=32, shuffle=False)
dev_data_loader = paddle.io.DataLoader(dataset=dev_ds.map(trans_func),batch_sampler=batch_sampler,collate_fn=batchify_fn,return_list=True)

加载预训练模型tokenizer

因为是基于预训练模型 ERNIE-Gram 来进行，所以需要首先加载 ERNIE-Gram 的 tokenizer，其他预训练模型可以参考https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/blob/develop/docs/model_zoo/transformers.rst

后续样本转换函数基于 tokenizer 对文本进行切分

tokenizer = paddlenlp.transformers.ErnieGramTokenizer.from_pretrained('ernie-gram-zh')

定义模型类

import paddle.nn as nn# 我们基于 ERNIE-Gram 模型结构搭建 Point-wise 语义匹配网络
# 所以此处先定义 ERNIE-Gram 的 pretrained_model
pretrained_model = paddlenlp.transformers.ErnieGramModel.from_pretrained('ernie-gram-zh')
#pretrained_model = paddlenlp.transformers.ErnieModel.from_pretrained('ernie-1.0')class PointwiseMatching(nn.Layer):# 此处的 pretained_model 在本例中会被 ERNIE-Gram 预训练模型初始化def __init__(self, pretrained_model, dropout=None):super().__init__()self.ptm = pretrained_modelself.dropout = nn.Dropout(dropout if dropout is not None else 0.1)# 语义匹配任务: 相似、不相似 2 分类任务self.classifier = nn.Linear(self.ptm.config["hidden_size"], 2)def forward(self,input_ids,token_type_ids=None,position_ids=None,attention_mask=None):# 此处的 Input_ids 由两条文本的 token ids 拼接而成# token_type_ids 表示两段文本的类型编码# 返回的 cls_embedding 就表示这两段文本经过模型的计算之后而得到的语义表示向量_, cls_embedding = self.ptm(input_ids, token_type_ids, position_ids,attention_mask)cls_embedding = self.dropout(cls_embedding)# 基于文本对的语义表示向量进行 2 分类任务logits = self.classifier(cls_embedding)probs = F.softmax(logits)return probs

定义 Point-wise 语义匹配网络

model = PointwiseMatching(pretrained_model)

定义优化参数与评价函数

from paddlenlp.transformers import LinearDecayWithWarmupepochs = 30
num_training_steps = len(train_data_loader) * epochs# 定义 learning_rate_scheduler，负责在训练过程中对 lr 进行调度
lr_scheduler = LinearDecayWithWarmup(5E-5, num_training_steps, 0.0)# Generate parameter names needed to perform weight decay.
# All bias and LayerNorm parameters are excluded.
decay_params = [p.name for n, p in model.named_parameters()if not any(nd in n for nd in ["bias", "norm"])
]# 定义 Optimizer
optimizer = paddle.optimizer.AdamW(learning_rate=lr_scheduler,parameters=model.parameters(),weight_decay=0.0,apply_decay_param_fun=lambda x: x in decay_params)# 采用交叉熵 损失函数
criterion = paddle.nn.loss.CrossEntropyLoss()# 评估的时候采用准确率指标
metric = paddle.metric.Accuracy()

训练过程中要同时在验证集中进行评估，我们需要同时定义评估函数

# 因为训练过程中同时要在验证集进行模型评估，因此我们先定义评估函数@paddle.no_grad()
def evaluate(model, criterion, metric, data_loader, phase="dev"):model.eval()metric.reset()losses = []for batch in data_loader:input_ids, token_type_ids, labels = batchprobs = model(input_ids=input_ids, token_type_ids=token_type_ids)loss = criterion(probs, labels)losses.append(loss.numpy())correct = metric.compute(probs, labels)metric.update(correct)accu = metric.accumulate()print("eval {} loss: {:.5}, accu: {:.5}".format(phase,np.mean(losses), accu))model.train()metric.reset()

开始正式训练

# 接下来，开始正式训练模型，训练时间较长，可注释掉这部分global_step = 0
tic_train = time.time()for epoch in range(1, epochs + 1):for step, batch in enumerate(train_data_loader, start=1):input_ids, token_type_ids, labels = batchprobs = model(input_ids=input_ids, token_type_ids=token_type_ids)loss = criterion(probs, labels)correct = metric.compute(probs, labels)metric.update(correct)acc = metric.accumulate()global_step += 1# 每间隔 10 step 输出训练指标if global_step % 10 == 0:print("global step %d, epoch: %d, batch: %d, loss: %.5f, accu: %.5f, speed: %.2f step/s"% (global_step, epoch, step, loss, acc,10 / (time.time() - tic_train)))tic_train = time.time()loss.backward()optimizer.step()lr_scheduler.step()optimizer.clear_grad()# 每间隔 100 step 在验证集和测试集上进行评估if global_step % 100 == 0:evaluate(model, criterion, metric, dev_data_loader, "dev")# 训练结束后，存储模型参数
save_dir = os.path.join("checkpoint", "model_%d" % global_step)
os.makedirs(save_dir)save_param_path = os.path.join(save_dir, 'model_state.pdparams')
paddle.save(model.state_dict(), save_param_path)
tokenizer.save_pretrained(save_dir)

定义预测函数

def predict(model,data_loader):batch_probs = []#预测阶段打开eval模式，模型中的dropout操作会关掉model.eval()with paddle.no_grad():for batch_data in data_loader:input_ids,token_type_ids = batch_datainput_ids = paddle.to_tensor(input_ids)token_type_ids = paddle.to_tensor(token_type_ids)#获取每个样本的预测概率,[batch_size, 2] 的矩阵batch_prob = model(input_ids=input_ids, token_type_ids=token_type_ids).numpy()batch_probs.append(batch_prob)batch_probs = np.concatenate(batch_probs, axis=0)return batch_probs

## 定义数据dataloader
# 预测数据的转换函数
# predict 数据没有 label, 因此 convert_exmaple 的 is_test 参数设为 True
trans_func = partial(convert_example,tokenizer=tokenizer,max_seq_length=512,is_test=True)# 预测数据的组 batch 操作
# predict 数据只返回 input_ids 和 token_type_ids，因此只需要 2 个 Pad 对象作为 batchify_fn
batchify_fn = lambda samples, fn=Tuple(Pad(axis=0, pad_val=tokenizer.pad_token_id),  # input_idsPad(axis=0, pad_val=tokenizer.pad_token_type_id),  # segment_ids
): [data for data in fn(samples)]# 加载预测数据
test = pd.read_csv('/home/aistudio/data/data102337/test.csv',sep='\t', names=['query', 'title'])
test_ds = MapDataset(MyDataset(test,mode='test'))batch_sampler = paddle.io.BatchSampler(test_ds, batch_size=32, shuffle=False)# 生成预测数据 data_loader
predict_data_loader =paddle.io.DataLoader(dataset=test_ds.map(trans_func),batch_sampler=batch_sampler,collate_fn=batchify_fn,return_list=True)

save_param_path

保存参数加载模型并预测

#定义模型
pretrained_model = paddlenlp.transformers.ErnieGramModel.from_pretrained('ernie-gram-zh')model = PointwiseMatching(pretrained_model)state_dict = paddle.load(save_param_path)
model.set_dict(state_dict)

# 执行预测函数
y_probs = predict(model, predict_data_loader)# 根据预测概率获取预测 label
y_preds = np.argmax(y_probs, axis=1)

y_preds

# 保存结果文件
res = pd.DataFrame({'label':y_preds})
dle.load(save_param_path)
model.set_dict(state_dict)

# 执行预测函数
y_probs = predict(model, predict_data_loader)# 根据预测概率获取预测 label
y_preds = np.argmax(y_probs, axis=1)

# 保存结果文件
res = pd.DataFrame({'label':y_preds})
res.to_csv('./baseline.csv',index=False)

paddle.io.DistributedBatchSampler

分布式批采样器，加载数据的一个子集，每个进程可以传递给DataLoader一个DistributedBatchSampler的实例
每个进程加载原始数据的一个子集。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ig87Wlac-1674799039854)(attachment:image.png)]

MapDataset函数解析

自定义数据集一般有MapDataset 和 IterDataset 两种数据集。MapDataset一边可以满足绝大部分数据的要求。

中文问题相似度挑战赛版本2