Private score: 0.7673505952640405

Score = 0.8*(1 - logloss) + 0.2*F1

(Multilabel classification + NER)

Необходимо по текстовому описанию болезней:

1. определить потенциальные болезни коров ("label")
2. научиться автоматически выделять признаки заболеваний и симптомы болезней ("span")

label – вероятность каждого из 11 возможных заболеваний

span – индексы начала и конца размеченных признаков болезни

Пример текста:

У нетели болячки на вымени. Здравствуйте. Нетель на позднем сроке. Обнаружила, что все вымя покрылось маленькими болячками. Вымя массирую - стоит смирно. На фото - коричневые точки. Что это? Помогите, пожалуйста.

1. The Russian Drug Reaction Corpus (RuDReC).

   Датасет для NER, содержит много симптомов с контекстом, что полезно для нашей задачи(остальные тэги из датасета мы не учитываем) https://github.com/natasha/corus

2. labeled_train_by_hand.json

3. labeled_by_hand_version_2.json

   Ручная разметка в label-studio, пытался соотвествовать логике разметки авторов разметки первых 30 сэмплов.

   Отличие второго файла от третьего:

   • Второй файл больше соотвествует разметке авторов.
   • В третьем файле добавлено больше подробностей, которые, как мне кажется, помогли бы при классификации.

• В ноутбуке NER стандартный процесс обучения, используются данные с ручной разметкой, как модель я использую cointegrated/rubert-tiny2.

• Для полей теста, где модель выдала пустое предсказание, я использую простой бейзлайн для предсказания спанов:

  span_words.py состоит из слов, которые содержались в размеченных спанах для трейна.

  prediction = model(text)
  
      if len(prediction) == 0:
          text = text.lower()
          prediction = model(text)
  
  
      if len(prediction) == 0:
          spans = self.predict_spans_baseline(text)

• Как модель также использую cointegrated/rubert-tiny2 от @avidale

• Для обучения использую текст из спанов, которые разметил руками + полный текст из датасета(получил большой прирост):

  new_train_df['text'] = " ".join(span_text) +  " | " + new_train['text']

• Для обучения использую LSEP Loss, его нет в PyTorch, но на MultiLabel классификации показывает лучший результат(в моих экспериментах это так).

  classification/lsep_loss.py содержит класс для использования в PyTorch.

  class LSEPLoss(nn.Module): 
      def __init__(self): 
          super(LSEPLoss, self).__init__()
          
      def forward(self, input, target): 
          return LSEP.apply(input.cpu(), target.cpu())

  Reference: Li+2017: https://arxiv.org/pdf/1704.03135.pdf

• Для теста также используем текст из спанов, полученных после NER + полный текст из датасета.

• Небольшая фишка с log-loss score:

  

  Из-за особенностей метрики, если значения меньше, например, 0.01, то мы их оставляем равными 0.01, аналогично, если больше 0.94.

      np.clip(x, 0.01, 0.94)

  (Данный трюк не используется в лучшем сабмите, но докинул на паблике и привате в других случаях)