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“达观杯”文本智能处理挑战赛，Rank11/2862解决方案

DaGuan_TextClassification_Rank11

"达观杯"文本智能处理挑战赛 http://www.dcjingsai.com/common/cmpt/%E2%80%9C%E8%BE%BE%E8%A7%82%E6%9D%AF%E2%80%9D%E6%96%87%E6%9C%AC%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%A4%84%E7%90%86%E6%8C%91%E6%88%98%E8%B5%9B_%E7%AB%9E%E8%B5%9B%E4%BF%A1%E6%81%AF.html

最终排名11/2862, F1值0.79810

使用到的模型:

模型	本地CV	线上A榜得分
FastText	0.758800	0.766523
TextCNN	0.760200	0.773990
High Dropout Pooled BiLSTM	0.761100	0.778444
Pooled BiLSTM	0.762300	0.779099
Pooled BiLSTM 2Layer	0.764700	0.783885
TextGRU Ultimate	0.766500	0.784384
TextGRUCNN	0.768300	0.786284

最好的单模型在A榜可以排到38名。上述模型均为单词级模型，为增加模型多样性，除此以外还训练了字符级模型和SVD降维后的模型，本地CV远低于单词集模型，因此未在线上进行提交验证。

模型融合

全部模型用10折交叉验证生成out-of-fold预测，用3个深度不同的LGB模型进行stacking(每个深度10个随机种子，共30个)，所用模型的结果使用HillClimbing集成计算权重， 加权得到预测结果，最终结果本地CV 0.795714，A榜0.79864，B榜0.79810