2021 GAIIC Task3 Preliminary Share
赛题 - 小布助手对话短文本语义匹配
十分荣幸能获得初赛最后一周的周星星，目前成绩第五，这里分享一些实验结果和心得给和我一样刚接触NLP比赛的同学们，同时也感谢比赛路上各位大佬开源的成果给我带来的帮助
模型架构
bert/nezha base 预训练+微调
数据增强
对偶 (q1 - q2 = 1 => q2 - q1 = 1)
闭包 (q1 - q2 = 1 & q2 - q3 = 1 => q1 - q3 = 1)
实验细节
闭包只造了正样本。如果正负样本都造效果会差2个千分点左右
数据增强只在预训练阶段，微调阶段使用原数据集
闭包造的正样本也对偶了
预训练
参考的是 transformers 官方的代码
vocab.txt 是徒手解析原数据按空格切开生成的，没做词频对齐
加载了 bert/nezha base 的预
2021-09-20 00:01:32
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2021-09-07 14:09:11
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港股通过沪股通、深股通进入的资金，简称北向资金。港股通的数据简称南向资金。从统计结果上来看，北向资金已经成为中国股市涨跌的重要参考。哪我们能从哪些渠道获取北向资金，或者南向资金的流向，以及具体的金额呢，从而给我们在股市中的操作提供一些参考呢？
今天我们使用tushare的编程接口，获取北向资金，具体到沪股通、深股通的流向及资金量，实现方法非常简单。具体代码如下：
import tushare as ts
import pandas as pd\ntoken='c0*******8c'
pro = ts.pro_api(token)
hgt = pro.moneyflow_hsgt()
hgt
2021-09-05 21:03:41
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符号库，地类，线、面状都有，.style格式，可直接添加，可用可用可用
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Arcmap二调符号库
2021-08-23 11:05:42
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实现ise与micorblaze交互数据的一种思路和一个实例，对于理解block ram有很大的帮助。 再次基础上可以做出更多的设计！
2021-08-18 22:06:56
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2021-08-17 09:06:41
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