lic2019Dureader 2.0比赛BERT实现, 最终分数为Rouge-L: 49.82, Bleu-4: 51.9,排名第16.主要依赖为:
python==3.6
torch==0.4.1
pytorch_pretrained_bert==0.6.1
从lic2019阅读理解赛道报名下载数据，这里只用到processed数据，之后将这些数据放入都data文件夹下，格式为
data:.
├─dev_preprocessed
│ └─devset
├─test1_preprocessed
│ └─test1set
├─test2_preprocessed
│ └─test2set
└─train_preprocessed
官方Baseline仓库也提供了数据下载脚本，可以通过脚本下载之后将数据放为此格式
前往BERT google官方仓库下载中文预训练模型(chinese_L-12_H-768_A_12)解压放在data目录下，使用pytorch_pretrained_bert将tensorflow模型转化为pytorch模型
export BERT_BASE_DIR=/path/to/bert/chinese_L-12_H-768_A_12
pytorch_pretrained_bert convert_tf_checkpoint_to_pytorch \
$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt \
$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \
$BERT_BASE_DIR/pytorch_model.bin
在选择候选文档来输入到BERT进行预测时，参考了Passage Re-ranking with BERT这篇文章的方法，使用BERT进行段落排序。但由于数据准备和时间稍显仓促，词方法检索出来的文档并未得到理想状态。之中可能还存在些许问题，尚有提升空间。首先从train_preprocessed中准备一个训练集，之后再通过BERT进行二分类，之后通过得到的相关度分数进行排序。但我在这里得到的排序结果并不好，所有对zhidao和search两个数据集采用了不同的后处理方法。
$ cd retriever
$ python prepare.py
$ python run_classifier.py --data_dir ./retriever_data/ --bert_model ../data/chinese_L-12_H-768_A-12/ --task_name MRPC --output_dir ./retriever_output --do_train --do_eval --train_batch_size 8训练完成之后模型保存在文件夹 ./retriever_output 中,接下来使用训练好的模型，对test测试集筛查选择相关的备选文档
$ python bert_rank.py --test_file ../data/test1_preprocessed/test1set/zhidao.test1.json --output_path ../zhidao_test_rank_output.json
$ python bert_rank.py --test_file ../data/test1_preprocessed/test1set/search.test1.json --output_path ../search_test_rank_output.json先将训练集进行预处理转化为squad格式，再通过run_dureader.py对bert模型进行微调,模型结果保存在reader_output中
$ cd reader
$ python prepare_squad.py
$ python run_dureader.py --bert_model ../data/chinese_L-12_H-768_A_12 --do_train --train_file ./dureader_train.json --train_batch_size 12 --learning_rate 3e-5 --num_train_epochs 3.0 --max_seq_length 384 --doc_stride 128 --output_dir ./reader_output$ python prepare_test.py
$ python predict_dureader.py --bert_model ./data/chinese_L-12_H-768_A_12/ --bin_path ./reader/reader_output/pytorch_model.bin --predict_file ./dureader_test.json --output ./test1_output
对于附加的yes_no_depends三分类实验，也只需要从train_set中准备一个分类训练集，使用pytorch_pretrained_bert的run_classifier.py进行三分类即可。最终我得到的结果为acc:0.7左右，加上之后对总成绩大约有0.4个点的提升，代码就不放在这里了。
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent