TODO.md

数据集构造

• 混合 example + train -> 所有的新闻 news.pkl
• 抽取部分 -> lite_trn.txt lite_val.txt lite_test.txt -> lite.h5 包括 train val test

lite.h5 -> model -> trn val -> best_model.pt -> get_result -> score.py
- [ ] score.py

• BIESO 等其它形式的数据集构造 label id 转换部分

  python data_title_trnval.py --label_method="BIESO"

预测！

• 取前三
• 5 fold

训练调参

• lite 调参
• ent 和 emo 单独训练观察收敛情况
• batch 级别评估

  由于在中途就会过拟合 所以尝试取 n 个 batch(如 20) 评估一次

ent loss 和 emo loss 的处理

• emo loss 权重组

  先给 emo 小权重 让 ent loss 先收敛 再加大 emo loss 权重 joint 一起收敛

inference

• 初赛模型 -> result.txt
• cv 模型 -> result.txt

模型

• freeze and unfreeze