关于tuple_filter.py中验证集的召回率 about ccks2019-ckbqa-4th-codes HOT 3 CLOSED

找到原因了，是因为在训练那个逻辑回归模型时采用的特征不是Bert特征，是feature的第三的特征feature[2]，这个特征是通过那个SogouLabDic.dic提取的entity mention词频，这个特征作用不大，而Bert特征是feature的最后一个，应该是feature[-1]，还有一个点是训练集的负例样本应该按0.05比例来取，但是代码中好像为0.5，所以我将其改为了0.05

所以总该改了两个地方
1.GetData和GetData_train函数的feature[2]改为feature[-1]
2.GetData_train函数的if prop<0.5改为if prop<0.05
但还是发现一个问题，就是训练集对逻辑回归模型的训练似乎不起什么作用，因为我试着只改了GetData，即只改了验证集部分的特征，而GetData_train没有变，即训练集特征仍然是错误的特征，但是效果没有区别，不知道是什么原因

但是好在结果算是正常了，在这里也希望作者能够看到并更正一下，谢谢了!

from ccks2019-ckbqa-4th-codes.

您好，遇到与您一样的问题，也按照您上面建议的改了，验证集机上逻辑回归筛选后的top10召回率只有微弱提升，为0.34，其他结果都正常，如下：

tuple_filter.py代码其他地方无变动，不知是什么原因。

from ccks2019-ckbqa-4th-codes.

您好，遇到与您一样的问题，也按照您上面建议的改了，验证集机上逻辑回归筛选后的top10召回率只有微弱提升，为0.34，其他结果都正常，如下： tuple_filter.py代码其他地方无变动，不知是什么原因。

一共有四处feature[2]需要更改，盲猜你是忘记改验证集那里了吧

from ccks2019-ckbqa-4th-codes.