Kaggle-有毒评论分类挑战
第33名解决方案
私人LB:0.9872,33 / 4551
公众LB:0.9876、45 / 4551
这是《和代码,我在4,551个团队中排名第33。 有关我的方法的更多信息,请参见我的。
我们的任务是处理多标签分类问题; 特别是,任务是将在线评论分为6类: toxic , severve_toxic , obscene , threat , insult , identity_hate 。 竞争指标是每个预测类别的单个AUC的平均值。
方法摘要:
嵌入物:
在比赛数据上本地训练的fastText嵌入
预训练嵌入(具有相似性插补):
型号(显示最佳私人成绩):
CapsuleNet( 0.9860私有,0.9859公开)
RNN版本1( 0.9858私有,0.9863公开)
RNN版本2(0.9856私有,0.9861公开)
两层CN
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