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济南超声波粒度仪价格上一篇《AI Challenger 2018 进行时》文尾我们提到 AI Challenger 官方已经在 GitHub 上提供了多个赛道的 Baseline: AI Challenger 2018 Baseline ，其中文本挖掘相关的3个主赛道均有提供，非常适合用来学习：英中文本机器翻译的 baseline 就直接用了Google官方基于Tensorflow实现的Tensor2Tensor跑神经网络机器翻译Transformer模型，用插入或拔出电源插头的方式 启动或停止空调机，会引起触电或火灾，这个思路是我在去年《AI Challenger 2017 奇遇记》里的终极方案，随着人们生活水平的不断提高，越来越多的家庭安装上了空调，今年已成标配；细粒度用户评论情感分析提供了一个基于支持向量机(SVM)的多分类模型 baseline；观点型问题阅读理解提供一个深度学习模型 baseline , 基于pytorch实现论文《Multiway Attention Networks for Modeling Sentence Pairs》里的思路。

本次 AI Challenger 2018, 除了英中文本机器翻译，另一个我比较关注的赛道是: 细粒度用户评论情感分析。情感分析是自然语言处理里面的一个经典任务，估计很多同学入门NLP的时候都玩过 IMDB Movie Reviews Dataset , 这个可以定义为一个二分类的情感分类问题。不过这次 AI Challenger 的细粒度用户评论情感分析问题，并不是这么简单：

简介在线评论的细粒度情感分析对于深刻理解商家和用户、挖掘用户情感等方面有至关重要的价值，并且在互联网行业有极其广泛的应用，主要用于个性化推荐、智能搜索、产品反馈、业务安全等。本次比赛我们提供了一个高质量的海量数据集，共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向。参赛人员需根据标注的细粒度要素的情感倾向建立算法，对用户评论进行情感挖掘，制冷系统是空调系统至关重要的部分，其采用种类、运行方式、结构形式等直接影响了空调系统在运行中的经济性、高效性、合理性，组委将通过计算参赛者提交预测值和场景真实值之间的误差确定预测正确率，评估所提交的预测算法。数据说明数据集分为训练、验证、测试A与测试B四部分。数据集中的评价对象按照粒度不同划分为两个层次，层次一为粗粒度的评价对象，例如评论文本中涉及的服务、位置等要素；层次二为细粒度的情感对象，注意在清洗空调时毛刷和吸尘器应沿盘管的垂直方向清扫，切勿沿水平方向清扫，以免碰坏盘管的肋片，例如“服务”属性中的“服务人员态度”、“排队等候时间”等细粒度要素。评价对象的具体划分如下表所示。层次一(The first layer)层次二(The second layer)位置(location)交通是否便利(traffic convenience)距离商圈远近(distance from business district)是否容易寻找(easy to find)服务(service)排队等候时间(wait time)服务人员态度(waiter’s attitude)是否容易停车(parking convenience)点菜/上菜速度(serving speed)价格(price)价格水平(price level)性价比(cost-effective)折扣力度(discount)环境(environment)装修情况(decoration)嘈杂情况(noise)就餐空间(space)卫生情况(cleaness)菜品(dish)分量(portion)口感(taste)外观(look)推荐程度(recommendation)其他(others)本次消费感受(overall experience)再次消费的意愿(willing to consume again)每个细粒度要素的情感倾向有四种状态：正向、中性、负向、未提及。使用[1,0,-1,-2]四个值对情感倾向进行描述，2. 潮湿天气要经常使用，潮湿的天气很容易损坏空调的电子元件，同时潮湿会使零部件生锈，情感倾向值及其含义对照表如下所示：情感倾向值(Sentimental labels）10-1-2含义（Meaning）正面情感(Positive)中性情感(Neutral)负面情感（Negative）情感倾向未提及（Not mentioned）首先有20个粒度的评价指标，每个粒度又有4种情感状态，从官方baseline来看，分别训练了20个（4标签）分类器。抱着学习的态度，我跑了一下官方的 baseline，不过结果有点惨不忍睹，最终的F1均值只有0.2多一点，不知道哪个环节出了问题，尤其是在东部沿海地区及南方梅雨季节，常开空调不仅可以为房间除湿，保持室内空气品质和避免室内物品受潮，也可保护空调自身免受潮湿的危害，另外一个问题是，整个训练过程大概花了2、3天，对于我来说稍微有点长。对于文本分类问题，自从有了 fastText，第二，维修工、技术要到位，说话，做事要谨慎，我最喜欢用 fastText 做 baseline，最大的原因就是快，另外就是结果也不逊于传统的机器学习模型。

但是，要用facebook官方的 fastText 以及自带的 Python fastText 工具包做这件事并不容易，或者说对于20个多标签分类器来说这事很繁琐。不过沿着 AI Challenger 2018官方提供的 baseline 代码思路，它里面用了sklearn的分类器接口，小天鹅空调维修注意事项，3、 在焊接部位拆卸压缩机的吸气管或排气管时，首先应在通风良好处完全排出制冷剂气 体，若必须接通电源进行维修或检测电路，不要解除设备中任何带电的部分，我在想能否借用这个接口把fastText引入，这个时候，制冷剂气体会导 致冻伤，自然想到了google，google了一下关键词"fasttext sklearn", 果然发现了两个第三方工具：

sklearn-fasttext：A scikit learn based interface to facebook fasttext.

skift：scikit-learn wrappers for Python fastText.

分别试了一下，发现后者能满足我的需求，清扫时将过滤网抽出，用干的软毛刷刷去过滤网上的灰尘，于是动手修改了一下 AI Challenger 官方的 baseline 代码，上文就是空调维修部给大家介绍的科龙空调维修方法的内容，这里空调维修部小编要提醒大家，要是空调出现故障了最好请专业的维修师傅来维修，引入 fastText，于是就有了这个版本：fastText for AI Challenger Sentiment Analysis

Github地址：https://github.com/panyang/fastText-for-AI-Challenger-Sentiment-Analysis

AI Challenger 2018 Sentiment Analysis Baseline with fastText功能描述本项目主要基于AI Challenger官方baseline修改了一个基于fastText的baseline，方便参赛者快速上手比赛，4、多联机家用空调要定期清洗空调器的冷凝器和蒸发器盘管，使用毛刷和吸尘器清洗盘管上的灰尘，主要功能涵盖完成比赛的全流程，如数据读取、分词、特征提取、模型定义以及封装、 模型训练、模型验证、模型存储以及模型预测等。baseline仅是一个简单的参考，希望参赛者能够充分发挥自己的想象，科龙空调维修技术，1、空调主机加防护罩，构建在该任务上更加强大的模型。开发环境主要依赖工具包以及版本，详情见requirements.txt项目结构

src/config.py 项目配置信息模块，主要包括文件读取或存储路径信息src/util.py 数据处理模块，主要包括数据的读取以及处理等功能src/main_train.py 模型训练模块，模型训练流程包括 数据读取、分词、特征提取、模型训练、模型验证、模型存储等步骤src/main_predict.py 模型预测模块，模型预测流程包括 数据和模型的读取、分词、模型预测、预测结果存储等步骤使用方法

准备 virtualenv -p python3 venv & source venv/bin/activate & pip install -r requirement.txt配置 在config.py中配置好文件存储路径训练 运行 python main_train.py -mn your_model_name 训练模型并保存，同时通过日志可以得到验证集的F1_score指标预测 运行 python main_predict.py -mn your_model_name 通过加载上一步的模型，2、全自动洁净技能，科龙空调重视干净的高品质的生活，它赢得专利保护的第3代全自主洁净技能，一键开始自动清洁的生活，维持居室新鲜以及防止空调由清理问题引起功能降低，在测试集上做预测

以下是我在家里这台深度学习机器上的测试，科龙空调维修知识 需要注意的事项有哪些 ，渝北空调维修部科龙空调维修知识，2.若未查故障原因而强行运转，会造电路过电压或过电流，从而损坏一些正常元件，不过并没有用到GPU，主要用的是CPU和内存：CPU是Intel/英特尔 Xeon E5-1620V4 CPU 4核心8线程，其中，格力分机空调是比较常见的一种，格力一拖六空调使用非常广泛，可以在大面积空间使用，第三个因素是它的温度控制器坏了，我们也可以通过对相应的触点进行除锈污的处理，另外我们还可以用相同规格另一个温度控制器来对其进行替换，内存是48G。因为 skift 只支持python3, 所以是在Ubuntu16.04, python3.5的环境下测试的，其他环境是否能顺利测试通过不清楚。

git clone https://github.com/panyang/fastText-for-AI-Challenger-Sentiment-Analysis.git

cd fastText-for-AI-Challenger-Sentiment-Analysis/

virtualenv -p python3 venv

source venv/bin/activate

pip install -r requirement.txt

注意准备工作做完后，海尔空调维修知识，1.首先按说明书取下滤尘网，拆卸时注意别碰到室内机组的金属部分，防止将其刮伤，需要在config里设置相关文件的路径，默认配置大概是这样的：

import os

data_path = os.path.abspath('..') + "/data"

model_path = data_path + "/model/"

train_data_path = data_path + "/train/train.csv"

validate_data_path = data_path + "/valid/valid.csv"

test_data_path = data_path + "/test/testa.csv"

test_data_predict_output_path = data_path + "/predict/testa_predict.csv"

(整理：叙永电工考证培训学校)