达观杯2018
参数没调好，仓促比赛，单模型线上没测过，线下0.784，最终得分0.791，排名18/3462，排名不高就不多写了，等着前排分享。思路如同代码所写，很简单。
数据请在达观数据处下载，放在data目录下。
一、环境
| 环境/库 | 版本 |
|---|---|
| Ubuntu | 14.04.5 LTS |
| python | 3.6 |
| jupyter notebook | 4.2.3 |
| tensorflow-gpu | 1.10.1 |
| numpy | 1.14.1 |
| pandas | 0.23.0 |
| matplotlib | 2.2.2 |
| gensim | 3.5.0 |
| tqdm | 4.24.0 |
二、数据预处理
都写在jupyter里了。运行src/preprocess/EDA.ipynb生成各种文件。
三、baseline模型训练
在src/preprocess/中运行：
python baseline-x-cv.py
四、深度模型训练
然后直接train模型，单GPU运行，模型自选：
python train_predict.py --gpu 4 --option 5 --model convlstm --feature char
多GPU训练示例：
python train_predict.py --gpu 4,5,6,7 --option 5 --model convlstm --feature char
五、模型融合输出
python stacking.py --gpu 1 --tfidf True --option 5
这里是stacking和伪标签一起做了，请修改代码自选是否用伪标签。
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