目录说明

• data：保存原始数据、中间生成数据以及实体字典

  • gen：用于保存中间的生成文件，比如经过特征工程之后的训练集和测试集；
  • nerdict：实体字典，包括官方实体字典，搜狗、百度输入法词库、爬虫获取的明星词条以及流行的手机和电视节目；

• models：用来保存训练得到的模型

  • machine：用来保存lightgbm, xgboost, catboost训练得到的预测模型
  • word：用来保存word2vec, doc2vec, TfIdf, LDA, KMeans 等基于单词得到的中间模型

• process：对训练集和测试集进行预处理的代码

  • generate_all_tokens.py：对原始训练集和测试集进行预处理，得到all_tokens.csv，包含newsId, title, content, tokens_with_sw, tokens_without_sw等列
  • get_features.py：基于all_tokens.csv进行特征工程，得到all_train.csv, all_test.csv
  • postprocess.py：对生成的训练集和测试集数据进行一些后处理，包括添加idf特征以及平滑之后的转化率ctr相关特征
  • train_models.py：用于训练并保存word2vec, doc2vec, tfidf, kmeans, lda等模型

• result：保存用于提交的结果文件

• stopwords：分词和处理过程需要使用的停止词

  • simple_stopwords.txt：常用的中文停止词和符号
  • post_stopwords.txt：预测过程中对结果干扰比较大的单词

• train：3种不同的用于训练的模型

  • cat_train.py：使用caboost模型训练并得到结果文件
  • lgb_train.py：使用lightgbm模型训练并得到结果文件
  • xgb_train.py：使用xgboost模型训练并得到结果文件

• utils：一些工具函数

  • smooth.py：包含了贝叶斯平滑函数，用于对单词到实体的转化率进行平滑
  • subsave.py：包含加载源文件函数，按顺序保存提交文件等函数
  • threshold.py：用于搜索最佳分割阈值以及基于搜索结果获取测试集实体的函数

• config.py：用于设置源文件以及生成文件的保存路径

• main.py：主函数，可以直接通过python main.py运行

运行说明

• 将原始文件coreEntityEmotion_train.txt和coreEntityEmotion_test_stage2.txt放入data文件夹中
• Linux下直接命令行运行sh run.sh
• Windows下确保安装git，在git bash下运行sh run.sh