理工酷

疫情期间网民情绪识别比赛baseline

• BERT进行端到端的fine-tuning，平台评测F1值0.716。
• 础的基线，只用了labeled数据，没有利用unlabeled数据，没有调参。

Preinstallation

Before launch the script install these packages in your Python3 environment:

• tensorflow 1.11

建议使用Conda安装 :)

conda create -n tf1.11 python=3.6 tensorflow=1.11 tensorflow-gpu=1.11
conda activate tf1.11

下载Bert中文模型至本地，并更改bert/run.sh中的BERT_BASE_DIR路径。

在datafountain平台上下载数据，解压至本地目录。将数据由gbk转为utf-8编码(vscode或linux shell的iconv命令)

运行数据预处理脚本dataprocess/data_process.py，将数据处理成bert的输入格式。（注意更改代码中的输出路径，并保持输出路径与bert/run.sh中的NCOV_DIR路径一致。

python dataprocess/data_process.py

更改bert/run.sh中的OUTPUT_DIR路径为模型及结果输出路径。

Launch the script

环境配好，模型下好之后便可以运行代码了！

bash bert/run.sh

Links

https://github.com/google-research/bert

来源https://github.com/zhengyima/ncov_sentiment