数据问题 about se-wrl HOT 30 CLOSED

1. 这两个文件是全的，不过也只是包含了HowNet中的内容，HowNet中缺少一些新词，在我们的文件中同样缺少这样的新词数据。
2. 目前没有开发这个接口的打算。

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谢谢解答。
我这边用了4个G的数据，在服务器上跑了一晚上，还没有结束，我想请问下，您当时用了多大数据，跑了多久，我这边线程数设置的20，其他参数按您推荐的设置的，负采样25是不是有点多了，影响效率，我看Gensim提供的API，负采样是5。

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@quan3401 请问你运行的时候遇到过Segmentation fault (core dumped)问题吗？谢谢

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您可以详细点说，或者截图给我。我把这个代码训练起来了。

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我调试了一下发现是在init(struct sense *s, int n, int l, int *rank, int *cnt) 这个函数里面的
s->mult_sense_value = (real *)calloc(n * l, sizeof(real)); 这行出错的。 问题是这行成功运行了一次，但是到第二次的时候却出错了。。
截图中的输出"19466 200"是n和l。

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@quan3401 我当时用的21G训练数据，训练一个epoch需要将近30小时，训练2或3个epoch后，效果达到最好。

抱歉之前可能漏了Github的邮件提醒，没能及时回复。

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@libertine2 我看你的截图，是malloc.c报错，会不会是环境问题。我们是在Linux环境下进行的实验。

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@heyLinsir
我也是在linux环境下跑的呀，那个报错感觉是因为gdb没找到malloc.c，应该不是malloc.c本身的问题。

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@heyLinsir 收到您的邮件了，谢谢。我在Window跑了，Linux也跑了，代码在Linux上可以直接跑，
@libertine2 你读文件的时候可能出错了，多个空格什么的，读出来的词或者数字是一个脏数据，负数导致后面程序报错

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@quan3401
请问您指的是哪个文件？是Word_Sense_Sememe_File这个文件吗？可是我的代码一点没改呀，就是gh上作者的代码

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@libertine2 代码不变，可能因为数据文件的格式出错了，读文件的代码你可以改一下，或者给我个邮件，我把能跑起来的发给你，其实改动很少。

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@quan3401
那麻烦您给我发一份吧，我的邮箱：[email protected]，多谢！

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@heyLinsir @quan3401 你说的正确，Word_Sense_Sememe_File这个数据文件出错，每一行最后多出一个空格，导致程序指针异常，是我linux下调试出来的问题。我将该文件每行最后一个空格删除，目前仍然调试有问题，请问作者可以在百度云盘上分享一下训练数据吗？，另外，请问corpus是来自搜狗语料库吗？

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@TingEn-Li
近两天会修复一下数据文件。
训练数据会分享出来，不过有点大，21G，不知道有没有超过限制，而且百度云上传会比较慢，所以不清楚什么时候可以公开出来。

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@heyLinsir 太好了，这边可以下下来玩玩。祝好！

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@heyLinsir 又过了一周了，请问训练数据上传好了吗？感谢分享！

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链接：https://pan.baidu.com/s/1kXgkyJ9 密码：f2ul

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@heyLinsir @lixiang1991 @zibuyu @TingEn-Li 我们这边最近做实验，发现语料对词向量的训练效果有比较大的影响，首先膜拜一下这个词向量模型，在近义词、或者义元相近的词上表现很好，反义词上理论上应该表现也很好的，因为我们语料里面反义词的比例不均衡，例子：提升 、降低；如果语料里面提升出现了100词，降低出现了2次。这样HowNet的结构信息就没有使用完全，我们在语料的构建的部分，可以注意下反义词的比例，这样训练出来的模型更加完美。
这里请教各位有没有现成的GPU版本（CUDA C）的代码，我们这边也在弄，有的话共享一下，或者转成python的 ？可以直接跑GPU。然后请问这次分享的语料，反义词比例是不是比较均衡？我觉得应该是频数需要达到一定的值，效果就会好，不均衡也没关系？

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@quan3401
抱歉我们目前没有现成的GPU版本，之后可能会开发一版。
反义词的比例没有统计过。我认为，如果反义词频次差不多的话，两个词训练出来的词向量应该也是比较相近的，这是skipgram模型本身决定的，因为同类型义元的上下文也会趋向于相同。如果想要凸显反义词的特性，可能需要跳出skipgram/CBOW这类模型。
如果真的想区分开反义词的话，可能可以考虑一下adversarial training(perturbation on word embeddings)的**：）

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@heyLinsir 解惑了，谢谢。是不是可以考虑在您的模型基础上做一些工作，在词向量和义元底层做一层相似度的关系，多一个Loss,使得词向量更加受限义元、或者说词向量和词的义元的关系更加强。我们这边也在抽空做GPU，不过时间有点抽不开，期待您分享出来，祝好！

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@quan3401 我觉得如果能设计出来一个词和义元之间的loss是有意义的，因为现在他们之间的限制关系是隐式的，如果能显式地表示出来，应该会有效果提升。

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请问可以分享一下处理sougoT数据，提取文本的代码吗，刚刚拷贝到数据发现里面的噪声非常多，处理起来有些困难。

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@liukun95 我分享在网盘的数据就是我们使用的数据，没有额外的数据处理。

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请问‘Clean-SogouT2.txt’和‘Clean-SogouT1.txt’在编码上有区别吗？我在用gensim的word2vec模型训练词向量时T2报了如下编码错误，而T1没有报错。
'utf-8' codec can't decode byte 0xbc in position 0: invalid start byte

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@liukun95 你把文件先用脚本语言处理一下，如果你按字节去读文件，就没有问题。按行读，为出现编码的问题，很可能是中文前面有一些别的编码符号，可能是多个文件合在一起的造成的。你自己解析一下就好了。

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链接：https://pan.baidu.com/s/1kXgkyJ9 密码：f2ul

我看里面一共有俩文件，sogouT1和sogouT2，训练的时候是都用上吗？如果是都用上，是分开训练两次还是把他们放一起训练一次？

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@embraceth 一起训练一次，建议使用新的SAT训练程序，在README里面有链接。

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@heyLinsir 我解压您提供的SogouT1.txt和SougouT2.txt，并将SogouT2.txt追加到SogouT1.txt的结尾，然后使用您提供的最新的代码以及评测代码，参数也都一样，训练出的模型以及评测跟您的不一样这是为什么？是我合并训练文本的方式不对吗？将将SogouT1.txt追加到SogouT2.txt的结尾吗？

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@embraceth 合并方式没问题，您可以去https://github.com/thunlp/SE-WRL-SAT提问一下，可以描述下您的结果具体哪里不一样？

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@liukun95 请问您最后关于SogouT2.txt的编码问题解决了吗？

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