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KDD Cup 2020

Primary LanguagePython

KDD-Cup-Multimodalities-Recall

KDD-Cup-Multimodalities-Recall 第10名来自垫底小分队的方案。ndcg@5指标：A榜单模model1得分0.6969，双模集成得分0.7158；B榜双模集成得分0.7276。

git链接：https://github.com/IntoxicatedDING/KDD-Cup-Multimodalities-Recall.git，阿里云code链接（包含部分必要预处理数据）：https://code.aliyun.com/zjhndyhnba/KDD-Cup-Multimodalities-Recall-FINAL.git

方案

预训练（multilabel）：

  • 对每个query文本进行分词，并去除停用词，每个词作为一个标签。
  • 以图片作为输入，进行多标签分类。
  • 以图片作为输入，进行查询文本生成（image caption）。
  • 其中多标签分类和查询文本生成共同进行训练。

基于单词（标签）与图片的匹配模型（model1）：

  • 使用预训练的图片embedding（多标签分类任务得到）和查询文本中的每个单词计算匹配分，对图片的encoder进行fine tuning。
  • 对每个单词生成一个权重。
  • 使用上述权重对单词匹配分加权平均得到最终得分。
  • 训练方式为pairwise。

基于句子与图片的匹配模型（model2）

  • 使用预训练的图片embedding（查询文本生成任务得到）和整个查询文本计算匹配分，对图片的encoder进行fine tuning。
  • 训练方式为pointwise。

集成（ensemble.ipynb）

  • 对上述两个模型的得分进行加权平均作为最终得分。
  • 权重通过在验证集上进行搜索得到。

目录结构

|-- data
	|-- multimodal_labels.txt
	|-- train
		|-- train.tsv
	|-- valid
		|-- valid.tsv
		|-- valid_answer.json
	|-- testA
		|-- testA.tsv
	|-- testB
		|-- testB.tsv
	|-- info
	    	|-- data.pkl（剥除base64数据）
	    	|-- data_info2.pkl（聚类、字典等信息）
	    	|-- query2product2.pkl（查询文本到物品的映射）
	    
|-- user_data
    	|-- image_encoder_large.pth（图片编码器预训练模型，未上传）

|-- external_resources
    	|--test_pred_model1.json
    	|--valid_pred_model1.json
    	|--test_pred_model2.json
    	|--valid_pred_model2.json
    	|--submission.csv

流程

  1. 数据准备工作：
tar -zxvf info.tar.gz -C ./data
python preprocess.py
  1. 进入multilabel目录使用train.py脚本进行训练，完成后使用export_model.py将ImageEncoder预训练模型导出：
cd multilabel
python train.py
python export_model.py --epoch 6
  1. 进入model1目录使用train.py脚本进行训练，完成后使用validation.py输出测试数据集的预测：
cd model1
python -u -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 train.py --devices 0 1
python validation.py --epoch 5
  1. 进入model2目录使用train.py脚本进行训练，完成后使用validation.py输出测试数据集的预测：
cd model2
python -u -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 train.py --devices 0 1
python validation.py --epoch 2
  1. 集成：
python ensemble.py

测试

修改相关文件的路径，执行如下命令：

tar -zxvf info.tar.gz -C ./data
cd model1
tar -zxvf ckpt.tar.gz
python validation.py
cd ../model2
tar -zxvf ckpt.tar.gz
python validation.py
cd ..
python ensemble.py

环境

  • torch==1.3.1
  • prefetch-generator==1.0.1
  • transformers==2.8.0
  • numpy==1.17.2