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比赛源码（PyTorch 实现）github 地址 https://github.com/chenyuntc/PyTorchText
比赛官网： https://biendata.com/competition/zhihu/
比赛结果官方通告： https://zhuanlan.zhihu.com/p/28912353
七月，酷暑难耐，认识的几位同学参加知乎看山杯，均取得不错的排名。当时天池 AI 医疗大赛初赛结束，官方正在为复赛进行平台调试，复赛时间一拖再拖。看着几位同学在比赛中排名都还很不错，于是决定抽空试一试。结果一发不可收拾，又找了两个同学一起组队（队伍 init）以至于整个暑假都投入到这个比赛之中，并最终以一定的优势夺得第一名（参见最终排名 ）。
这是一个文本多分类的问题：目标是 “参赛者根据知乎给出的问题及话题标签的绑定关系的训练数据，训练出对未标注数据自动标注的模型”。通俗点讲就是：当用户在知乎上提问题时，程序要能够根据问题的内容自动为其添加话题标签。一个问题可能对应着多个话题标签，如下图所示。
这是一个文本多分类，多 label 的分类问题（一个样本可能属于多个类别）。总共有 300 万条问题 - 话题对，超过 2 亿词，4 亿字，共 1999 个类别。
参考 https://biendata.com/competition/zhihu/data/
总的来说就是：
数据经过脱敏处理，看到的不是 “如何评价 2017 知乎看山杯机器学习比赛”，而是 “w2w34w234w54w909w2343w1"这种经过映射的词的形式，或者是”c13c44c4c5642c782c934c02c2309c42c13c234c97c8425c98c4c340" 这种经过映射的字的形式。
因为词和字经过脱敏处理，所以无法使用第三方的词向量，官方特地提供了预训练好的词向量，即 char_embedding.txt 和 word_embedding.txt ，都是 256 维。
主办方提供了 1999 个类别的描述和类别之间的父子关系（比如机器学习的父话题是人工智能，统计学和计算机科学），但这个知识没有用上。
训练集包含 300 万条问题的标题（title），问题的描述（description）和问题的话题（topic）
测试集包含 21 万条问题的标题（title）, 问题的描述 (description)，需要给出最有可能的 5 个话题（topic）
数据处理主要包括两部分：
char_embedding.txt 和 word_embedding.txt 转为 numpy 格式，这个很简单，直接使用 word2vec 的 python 工具即可
对于不同长度的问题文本，pad 和截断成一样长度的（利用 pad_sequence 函数，也可以自己写代码 pad）。太短的就补空格，太长的就截断。操作图示如下：
文本中数据增强不太常见，这里我们使用了 shuffle 和 drop 两种数据增强，前者打乱词顺序，后者随机的删除掉某些词。效果举例如图：
每个预测样本，提供最有可能的五个话题标签，计算加权后的准确率和召回率，再计算 F1 值。注意准确率是加权累加的，意味着越靠前的正确预测对分数贡献越大，同时也意味着准确率可能高于 1，但是 F1 值计算的时候分子没有乘以 2，所以 0.5 是很难达到的。
具体评价指标说明请参照
https://biendata.com/competition/zhihu/evaluation/
建议大家先阅读这篇文章，了解文本多分类问题几个常用模型：用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题
文本分类的模型很多，这次比赛中用到的模型基本上都遵循以下的架构：
基本思路就是，词（或者字）经过 embedding 层之后，利用 CNN/RNN 等结构，提取局部信息、全局信息或上下文信息，利用分类器进行分类，分类器的是由两层全连接层组成的。
在开始介绍每个模型之前，这里先下个结论：
当模型复杂到一定程度的时候，不同模型的分数差距很小！
这是最经典的文本分类模型，这里就不细说了，模型架构如下图：
和原始的论文的区别就在于：
使用两层卷积
使用更多的卷积核，更多尺度的卷积核
使用了 BatchNorm
分类的时候使用了两层的全连接
总之就是更深，更复杂。不过卷积核的尺寸设计的不够合理，导致感受野差距过大。
没找到论文，我就凭感觉实现了一下：
相比于其他人的做法，这里的不同点在于：
使用了两层的双向 LSTM。
分类的时候不是只使用最后一个隐藏元的输出，而是把所有隐藏元的输出做 K-MaxPooling 再分类。
参考原论文的实现，和 RNN 类似，也是两层双向 LSTM，但是需要和 Embedding 层的输出 Concat(类似于 resnet 的 shortcut 直连)。
这个是我自己提出来的，参照 TextCNN 的思想（多尺度卷积核），模仿 Inception 的结构设计出来的，一层的 Inception 结构如下图所示，比赛中用了两层的 Inception 结构，最深有 4 层卷积，比 TextCNN 更深。
训练的时候，每个模型要么只训练基于词（word）的模型，要么只训练基于字（char）的模型。各个模型的分数都差不多，这里不再单独列出来了，只区分训练的模型的类型和数据增强与否。
可以看出来
基于词的模型效果远远好于基于字的（说明中文分词很有必要）。
数据增强对基于词（word）的模型有一定的提升，但是对于基于字（char）的模型主要是起到副作用。
各个模型之间的分数差距不大。
像这种模型比较简单，数据量相对比较小的比赛，模型融合是比赛获胜的关键。
在这里，我只使用到了最简单的模型融合方法 ----- 概率等权重融合。对于每个样本，单模型会给出一个 1999 维的向量，代表着这个模型属于 1999 个话题的概率。融合的方式就是把每一个模型输出的向量直接相加，然后选择概率最大的 5 个话题提交。结构如图所示：
下面我们再来看看两个模型融合的分数：
第一列的对比模型采用的是 RNN（不采用数据增强，使用 word 作为训练数据），第二列是四个不同的模型（不同的结构，或者是不同的数据）。
我们可以得出以下几个结论：
从第一行和第二行的对比之中我们可以看出，模型差异越大提升越多（RNN 和 RCNN 比较相似，因为他们底层都采用了双向 LSTM 提取特征），虽然 RCNN 的分数比 Inception 要高，Inception 对模型融合的提升更大。
从第一行和第四行的对比之中我们可以看出，数据的差异越大，融合的提升越多，虽然基于字（char）训练的模型分数比较低，但是和基于词训练的模型进行融合，还是能有极大的提升。
采用数据增强，有助于提升数据的差异性，对模型融合的提升帮助也很大。
总结： 差异性越大，模型融合效果越好。没有差异性，创造条件也要制造差异性。
其实模型融合的方式，我们换一种角度考虑，其实就是一个很大的模型，每一个分支就像多通道的 TextCNN 一样。那么我们能不能训练一个超级大的模型？答案是可以的，但是效果往往很差。因为模型过于复杂，太难以训练。这里我尝试了两种改进的方法。
第一种方法，利用预训练好的单模型初始化复杂模型的某一部分参数，模型架构如图所示：
但是这种做法会带来一个问题： 模型过拟合很严重，难以学习到新的东西。因为单模型在训练集上的分数都接近 0.5，已经逼近理论上的极限分数，这时候很难接着学习到新的内容。这里采取的应对策略是采用较高的初始学习率，强行把模型从过拟合点拉出来，使得模型在训练集上的分数迅速降低到 0.4 左右，然后再降低学习率，缓慢学习，提升模型的分数。
第二种做法是修改预训练模型的 embedding 矩阵为官方给的 embedding 权重。这样共享 embedding 的做法，能够一定程度上抑制模型过拟合，减少参数量。虽然 CNN/RNN 等模型的参数过拟合，但是由于相对应的 embedding 没有过拟合，所以模型一开始分数就会下降许多，然后再缓慢提升。这种做法更优。在最后提交模型复现成绩的时候，我只提交了七个这种模型，里面包含着不同子模型的组合，一般包含 3-4 个子模型。这种方式生成的权重文件也比较小（600M-700M 左右），上传到网盘相对来说更方便。
MultiMode 只是我诸多尝试的方法中比较成功的一个，其它方法大多以失败告终（或者效果不明显）
数据多折训练：因为过拟合严重，想着先拿一半数据训，允许它充分过拟合，然后再拿另外一半数据训。效果不如之前的模型。
Attention Stack，参考了这篇文章，其实本质上相当于调权重，但是效果有限，还麻烦，所以最后直接用等权重融合（权重全设为 1）。
Stack，太费时费力，浪费了不少时间，也有可能是实现有误，提升有限，没有继续研究下去。
Boost，和第二名 Koala 的方法很像，先训一个模型，然后再训第二个模型和第一个模型的输出相加，但是固定第一个模型的参数。相当于不停的修正上一个模型误判的 (可以尝试计算一下梯度，你会发现第一个模型已经判对的样本，即使第二个模型判别错了，第二个模型的梯度也不会很大，即第二个模型不会花费太多时间学习这个样本）。但是效果不好，原因：过拟合很严重，第一个模型在训练集上的分数直接就逼近 0.5，导致第二个模型什么都没学到。Koala 队伍最终就是凭借着这个 Boost 模型拿到了第二名，我过早放弃，没能在这个方法上有所突破十分遗憾。
TTA（测试时数据增强），相当于在测试的时候人为的制造差异性，对单模型的效果一般，对融合几乎没有帮助。
Hyperopt 进行超参数查询，主要用来查询模型融合的权重，效果一般，最后就也没有使用了，就手动稍微调了一下。
label 设权重，对于正样本给予更高的权重，训练模型，然后和正常权重的模型进行融合，在单模型上能够提升 2-3 个千分点（十分巨大），但是在最后的模型融合是效果很有限（0.0002），而且需要调整权重比较麻烦，遂舍弃。
我之前虽然学过 CS224D 的课程，也做了前两次的作业，但是除此之外几乎从来没写过自然语言处理相关的代码，能拿第一离不开队友的支持，和同学们不断的激励。
这次比赛入门对我帮助最大的两篇文章是用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题和 deep-learning-nlp-best-practices
第一篇是北邮某学长（但我并不认识~）写的，介绍了许多文本分类的模型（CNN/RNN/RCNN），对我入门帮助很大。
第二篇是国外某博士写的，当时我已经把分数刷到前三，在家看到了这篇文章，叹为观止，解释了我很多的疑惑，提到的很多经验总结和我的情况也确实相符。
P.S. 为什么队伍名叫 init？ 因为git init，linux init，python __init__ 。我最喜欢的三个工具。而且pidof init is 1.
P.S. 欢迎报考北邮模式识别实验室
最后的最后：人生苦短，快用 PyTorch！
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