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本来还用了一些其他特征,后来发现单独使用bert效果就很好。为了方便后面再加些其他特征调试,这个地方的逻辑回归就没改。
------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "zwj"<notifications@github.com>; 发送时间: 2019年12月19日(星期四) 晚上6:30 收件人: "duterscmy/ccks2019-ckbqa-4th-codes"<ccks2019-ckbqa-4th-codes@noreply.github.com>; 抄送: "Subscribed"<subscribed@noreply.github.com>; 主题: [duterscmy/ccks2019-ckbqa-4th-codes] tuple_filter.py中疑问 (#22)
作者,您好!我想问下这个文件中既然只取Bert相似度的特征,为什么不直接按照这个特征进行排序,还要训练逻辑回归模型?answer_bot.py也加载了逻辑回归模型进行预测
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你好, 在GetData_train()中,查看 print(features) ['"梅根·卡尔莫"', '梅根·卡尔莫', 6.0, 1.0, 3.0, 1, 0.125, 3, 0.2, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.0, 0.1932033] print(features[2]) 6.0
显示的是len(mention),不是bert的特征? bert的特征不应该是features[-1]吗
特征这里训练和推理部分好像有点不一致,可以改成训练和推理都只保留BERT特征
------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "duterscmy/ccks2019-ckbqa-4th-codes" @.>; 发送时间: 2022年1月18日(星期二) 中午11:44 @.>; @.**@.>; 主题: Re: [duterscmy/ccks2019-ckbqa-4th-codes] tuple_filter.py中疑问 (#22)
你好, 在GetData_train()中,查看 print(features) ['"梅根·卡尔莫"', '梅根·卡尔莫', 6.0, 1.0, 3.0, 1, 0.125, 3, 0.2, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.0, 0.1932033] print(features[2]) 6.0
显示的是len(mention),不是bert的特征? bert的特征不应该是features[-1]吗
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好的,谢谢解惑,还想着怎么没有用bert特征
作者,您好!我想问下这个文件中既然只取Bert相似度的特征,为什么不直接按照这个特征进行排序,还要训练逻辑回归模型?answer_bot.py也加载了逻辑回归模型进行预测