Kaggle Feedback Prize冠军方案分享

Kaggle Feedback Prize冠军方案分享

本文将介绍最近刚结束的Kaggle Feedback Prize - English Language Learning的赛题任务和冠军解决方案。

赛题介绍

本次比赛的目标是评估8-12年级英语学习者（English Language Learners, ELLs）的语言能力。利用ELL撰写的作文数据集，开发有助于支持学生的模型。你的工作将帮助ELL获得更准确的语言发展反馈，并加快教师的评分周期。这些结果可以使ELL接受更合适的学习任务，帮助他们提高英语水平。

具体来说，你需要训练模型，对每篇议论文的六个指标进行评分：衔接、语法、词汇、短语、语法和惯例。每项指标都代表论文写作熟练程度的一个组成部分，得分越高，该指标的熟练程度越高。分数范围从1.0到5.0，以0.5为增量。你的任务是预测测试集中给出的六项测试中每一项的分数。

数据集介绍

数据集每条样本包含一篇议论文，训练集有对应的六个指标的评分，测试集只有议论文的文本信息，没有标签。

评价指标

评价指标为MCRMSE，对六个标签列分别计算RMSEh后取平均。

冠军方案

第一名的整体方案如下图所示，包括数据增强，模型训练，构造稳定的线下验证策略，以及模型集成。

总的策略是训练很多具有多样性的方案进行融合。其中多样性包括数据的多样性和模型的多样性。

线下验证策略

使用了MultilabelStratifiedKFold策略，由于CV和LB的趋势较为一致，在集成的时候只会将同时在CV和LB上都有提升的方案加入到最终的集成方案中。

def create_folds(cfg): df = pd.read_csv(cfg.dataset.comp_train_dataframe) mskf = MultilabelStratifiedKFold(n_splits=cfg.dataset.num_folds, shuffle=True, random_state=cfg.environment.seed) for fold, ( _, val_) in enumerate(mskf.split(X=df, y=df[cfg.dataset.target_cols])): df.loc[val_ , "fold"] = int(fold)  df["fold"] = df["fold"].astype(int) df.to_csv(f"{cfg.dataset.base_dir}/train_{cfg.dataset.num_folds}folds.csv", index=False)

数据增强

数据增强模块包括以下三个策略:

1) 用模型的预测结果作为伪标签加入到训练集中；

2) 用1)中的预测结果和真实值求均值后，作为伪标签加入到训练集中；

3) Meta Pseudo Labels

其中，1)和3)除了使用训练集的的数据，还使用了feedback1的数据

模型

3.1 Bert

Bert的模型方案细节:

1) 使用不同Max_len获得不同的方案

768/1462 for deberta models, 512 for others

2) 不同的backbone

- microsoft-deberta-v3-base

- deberta-v3-large

- deberta-v2-xlarge

- roberta-large

- distilbert-base-uncased

3) 不同的pooling层

- MeanPooling

- ConcatPooling

- WeightedLayerPooling

- GemPooling

- LSTMPooling

4) 不同的reinit策略

设置是否reinit_top layer weights的开关，获得不同的方案

5) 不同的学习率

使用不同的学习率获得不同的方案

6) 冻结top_n层参数

if 'deberta-v3-base' in cfg.architecture.model_name or 'mdeberta-v3-base' in cfg.architecture.model_name: self.model.embeddings.requires_grad_(False) self.model.encoder.layer[:9].requires_grad_(False)

7) 使用了Adversarial Weight Perturbation(AWP)

3.2 SVR

采用多个bert作为特征提取器，提取后的特征进行拼接，输入到SVR模型中。

其中，特征提取器包括:

- bart-large

- all_datasets_v3_roberta-large

- bart-large-mnli

这部分可以参考下面的链接:

https://www.kaggle.com/code/cdeotte/rapids-svr-cv-0-450-lb-0-44x#Make-25-Stratified-Folds!

集成学习

集成学习部分使用optuna进行搜索，对不同的方案赋予不同的权重.

参考代码：

target_cols = ["cohesion", "syntax", "vocabulary", "phraseology", "grammar", "conventions"] csvs = ["model1.csv",'model2.csv','model3.csv', ...] def MCRMSE(y_trues, y_preds): scores = [] idxes = y_trues.shape[1]for i in range(idxes): y_true = y_trues[:,i] y_pred = y_preds[:,i] score = mean_squared_error(y_true, y_pred, squared=False) # RMSE scores.append(score) mcrmse_score = np.mean(scores)return mcrmse_score, scores def MCRMSE_SINGLE(y_trues, y_preds): scores = [] mcrmse_score = mean_squared_error(y_trues, y_preds, squared=False) # RMSEreturn mcrmse_score, scores def get_score(y_trues, y_preds, single=False):if single: mcrmse_score, scores = MCRMSE_SINGLE(y_trues, y_preds)else: mcrmse_score, scores = MCRMSE(y_trues, y_preds)return mcrmse_score, scores all_preds = []target_cols = ["cohesion", "syntax", "vocabulary", "phraseology", "grammar", "conventions"]  labels = Nonefor index, csv in enumerate(csvs): oof_df = pd.read_csv(csv) oof_df = oof_df.sort_values('text_id').reset_index(drop=True)if index==0:  print(oof_df.shape) df = pd.read_csv(csvs[0]) df = df.sort_values('text_id').reset_index(drop=True) labels = df[target_cols].values if f"pred_{target_cols[0]}" in oof_df.columns:  preds = oof_df[[f"pred_{c}" for c in target_cols]].valueselse: preds = oof_df[target_cols].values  all_preds.append(preds)  single=False scores = []if single: score = get_score(labels, preds, single=True)else: score, scores = get_score(labels, preds) print(score, scores) def minimize_rmse(params): preds = Nonefor index, val in enumerate(params.keys()):if index == 0: preds = params[val]*all_preds[0]else: preds += params[val]*all_preds[index] param_sum = 0for key, val in params.items(): param_sum += val preds = preds/param_sum  score, scores = get_score(labels, preds) return score def objective(trial): params = {}for i in range(num_of_csv): params[f"w{i+1}"] = trial.suggest_float(f'w{i+1}', 0, 1)   score = minimize_rmse(params)return score study = optuna.create_study(direction='minimize')study.optimize(objective, n_trials=2000)study.best_params

参考链接

https://www.kaggle.com/competitions/feedback-prize-english-language-learning/discussion/369457