CCKS-2020-Task4

面向金融领域的小样本跨类迁移事件抽取 第三名 方案及代码

我们在 CCKS2020 大会分享的 技术方案PPT分享于此提取码：bfd1

环境安装

依赖文件路径code/conda.txt 和 code/pip.txt

1.conda创建python==3.8环境以及依赖包: conda env create -f conda.txt

2.Pip安装依赖包： pip install -r pip.txt

重要说明：经过试验表明，环境的匹配要完全一致，否则会影响结果的复现

硬件条件：GPU显存11G及以上（eg. Nivdia 2080Ti）

耗时（eg. Nvdia 2080Ti）： 分类模块:1015 min 事件抽取模型（esemble）: 67 hour

1.执行分类模型：

训练集数据路径：code/CCKS-Cls/dataset/trans_train.json 测试集数据路径：code/CCKS-Cls/dataset/trans_test.json

cd /code/CCKS-Cls/ sh classification.sh 得到分类结果文件:/code/CCKS-Cls/test_output/cls_out_single.csv

说明：chinese_roberta_wwm_large_ext_pytorch 预训练模型文件路径 code/CCKS-Cls/pretrained_model/Bert-wwm-ext/ 下载链接： http://pan.iflytek.com/#/link/9B46A0ABA70C568AAAFCD004B9A2C773 提取密码：43eH

2.执行事件抽取

训练集数据路径：code/data/train/trans_train.json 以及code/data/train/train_base.json(这个是A榜的训练集，需要加入进来，作为预训练模型的”权重学习资料”) 测试集数据路径：code/data/dev/trans_test.json

cd /code/ sh aug.sh 根目录得到结果文件 /code/result.json

事件抽取执行步骤

1.chinese_roberta_wwm_large_ext_pytorch 预训练模型文件路径 code/chinese_roberta_wwm_ext_pytorch/

下载链接： http://pan.iflytek.com/#/link/9B46A0ABA70C568AAAFCD004B9A2C773 提取密码：43eH

2.迁移权重学习：首先transfer_train_roberta_model_aug.py会利用trans_train.json和train_base.json中所有数据进行预训练模型（roberta）的权重学习，并保存预训练模型的权重参数，作为后续模型训练的基础预训练模型（roberta）权重，参与到后续的学习

3.基础子模型训练：基于第二步学到的预训练权重，transfer_train_roberta_model_ensemble.py依据每个事件抽取框架会生成10个基本模型，存放路径为

code/saved_model_roberta_db_1_1/esemble code/saved_model_roberta_pj_1_1/esemble code/saved_model_roberta_qsht_1_1/esemble code/saved_model_roberta_sg_1_1/esemble code/saved_model_roberta_zb_1_1/esemble

4.投票预测：采用投票基于上述esemble模型进行每个事件的集成预测，生成结果文件result_tmp.json(存放路径为/code/result_tmp.json)

5.统计学修正：code/config/reader.py 中的fix_trigger()方法会使用规则进行各事件的修正（修正原则为统计各事件中trigger在训练集（A榜和B榜）里的集合，对测试集的模型推断结果进行”查漏补缺”）最终生成result.json为提交的测试集最终结果文件。