5招教你搞定Kaggle文本分类比赛

技巧1：快速读取数据

现在很多Kaggle比赛，数据集都比较大，大于3GB是非常常见的事情。在读取数据集时，可能会遇到一些困难。

你可以尝试以下的方法加速数据读取：

• 在pandas
  读取时手动设置变量类型
• 使用cudf
  代替pandas
  完成读取
• 转为parquet
  或feather
  再进行读取

技巧2：扩充数据集

当比赛数据集非常小时，外部数据集就非常关键了。此时可以寻找相似的外部数据集来完成预训练。

例如对于QA任务，可以选择以下的数据完成预训练。

• https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/
• http://nlpprogress.com/english/question_answering.html

当然也可以从伪标签
和数据扩增
和回译
来增加数据样本。

技巧3：深入文本数据

文本分析

EDA
有助于更好地理解数据。在开始开发机器学习模型之前，应该阅读/做大量的数据文本，这有助于特征工程和数据清洗。

• 文本长度规律
• 语种规律
• 标点符号规律
• 特殊字符规律

文本清洗

文本清理是NLP赛题中的重要组成部分。文本数据总是需要一些预处理和清理，然后我们才能用合适的形式表示它。

• Remove HTML tags
• Remove extra whitespaces
• Convert accented characters to ASCII characters
• Expand contractions
• Remove special characters
• Lowercase all texts
• Convert number words to numeric form
• Remove numbers
• Remove stopwords
• Lemmatization

技巧4：文本表示

文本表示方法影响文本的表示形式，也决定了模型的精度。基础的词向量包括：

• Pretrained Glove
  vectors
• Pretrained fasttext
  vectors
• Pretrained word2vec
  vectors
• Pretrained Paragram
  vectors
• Universal Sentence Encoder

也可以考虑组合上述词向量以减少OOV的情况，当然同一个单词也可以拼接或平均多种词向量。

也可以直接考虑直接使用高阶嵌入方法：

• Bert
  
• Roberta Bert
  
• XLNET
  

技巧5：模型构建

损失函数

• 二分类Binary cross-entropy
  
• 多分类Categorical cross-entropy
  
• 二分类Focal loss
  
• 多分类Weighted focal loss
  
• 多分类Weighted kappa
  

优化器

• SGD
• RMSprop
• Adagrad
• Adam
• Adam with warmup

Callback

• Model checkpoint
• Learning rate scheduler
• Early Stopping

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