简介面向【今日头条】文本作者身份识别比赛的完整项目包适合自然语言处理学习者与竞赛参与者研究文本分类和作者风格建模。包内共三十五个文件包含十七个Python脚本、四个Jupyter笔记、八个文本数据与说明文件以及词向量、配置和模型存档整体压缩包大小约为一点八八兆字节。目前已有六十八人学习。内容覆盖数据预处理、特征工程、模型训练与结果验证整个流程既有词频统计、TF-IDF等传统特征方法也包含循环神经网络、卷积神经网络、句向量等深度模型同时提供中文词向量、停用词表、训练与测试样本等配套数据便于直接复现比赛环境。通过阅读源码和实验笔记可以掌握作者身份识别任务的数据准备、多模型效果对比和集成调参思路是快速上手自然语言处理文本分类项目的一份实用参考。1. 文本作者身份识别比赛这份zip解压之后就是一条完整的NLP主线文本作者身份识别比赛一句话解释给你一堆文章判断每篇是哪位作者写的。跟普通情感分类不同这里要抓的不是主题词而是谁在说话——用词习惯、标点密度、句长分布、语气词偏好甚至爱不爱用数字。今天拆的这份【今日头条】文本作者身份识别比赛.zip里面是一个跑通的完整项目从zip解压后的数据探查、jieba分词、TF-IDF基线到fastText、Doc2Vec、LSTM、RCNN再到XGBoost和多模型stacking融合每个阶段都有对应py脚本和notebook。适合正在学NLP分类想找个真实中文比赛练手的新手也适合做过情感分类但没碰过作者识别的老手——后者翻车的概率更高。把这份代码跑一遍你对写作风格四个字的理解会彻底变样。2. 数据与预处理从zip解压到样本划分先把地基打稳2.1 压缩包结构与数据格式探查拿到这个zip之后我没急着跑模型先按这个顺序摸结构。第一步是解压顺便检查文件树$ unzip 【今日头条】文本作者身份识别比赛.zip -d author_id/ $ cd author_id find . -maxdepth 2 -type f | sortfind命令先看到的是项目全貌preprocess.py、segment.py、cfg.py三个入口脚本在最外层data目录里放着training.txt、testing.txt两个全量数据文件training_sample.txt、testing_sample.txt是小样本wiki_zh.vec是预训练词向量stop_words.txt是停用词表sentence_symbol.txt是句子符号表。还有些中间产物比如hotel_all.pkl一看就是清洗或向量化阶段的pickle缓存跑通流程后可以不管。训练数据的格式别乱猜先跑这段代码看原始内容with open(data/training.txt, r, encodingutf-8) as f: for i in range(5): line f.readline().strip() print(repr(line))这里特意用了repr而不是直接print为的是让不可见字符比如\t分隔符显示出来。常见格式是作者ID\t文本一行一个样本但你说不定会碰上空格分隔或JSON换行格式以第一眼看到的结果为准。作者ID这一列在后续训练里既是标签又是分组的依据两头都得留着。wiki_zh.vec这个预训练词向量是大头。加载方式取决于它是文本格式还是二进制格式from gensim.models import KeyedVectors wv KeyedVectors.load_word2vec_format( data/wiki_zh.vec, binaryFalse, unicode_errorsignore ) print(wv.vector_size)binary参数一旦写错要么加载超慢要么直接报MemoryError。判断方法很简单文本格式的词向量文件第一行是词数 维度两个数字后面每行是词 300个浮点数二进制格式不可读但加载快很多。unicode_errorsignore是为了跳过文件里个别无法解码的乱码字符中文维基词向量里这种脏数据不少。2.2 清洗、分词与风格特征保留作者识别里的清洗和普通分类任务不一样。垃圾邮件分类要把标点能去就去这里不能全去——标点本身就是风格信号。一个人是习惯逗号到底还是句号干脆爱不爱用感叹号和问号这些在模型眼里都是强特征。所以清洗策略是保留表达方式归一化实体import re def clean_for_author(text: str) - str: text re.sub(r\s, , text) text re.sub(r\d, NUM , text) # 数字归一到占位符 text re.sub(rhttps?://\S, URL , text) # 链接归一到URL text text.lower() return text数字对作者风格几乎没区分度但这位作者特别喜欢用数字是有区分度的所以用NUM占位符把它留下来链接同理。英文统一小写是为了避免OK和ok在词表里分成两个特征。这里的关键决策是标点符号保留原样不进清洗流程。分词环节用的是jieba项目里的segment.py走的也是这个路子import jieba def seg(text: str) - str: return .join(jieba.cut(text, cut_allFalse, HMMTrue))cut_allFalse是精确模式HMMTrue让未登录词有被识别出来的机会。返回的空格分隔字符串是后面TF-IDF、fastText、Doc2Vec的统一输入格式。机器慢或者想快速验证流程的时候先用training_sample.txt这个几百行的小样本跑通再切全量这是比赛里最省时间的习惯。2.3 训练/验证/测试划分按作者还是按文本普通分类比赛随机打乱训练集就行作者识别不行。测试集里出现的作者如果训练集里完全没有模型面对的是成批的OOV风格如果测试集作者和训练集有重叠随机划分又会把同一个作者的文本同时塞进训练和验证分数虚高。所以划分必须按作者来from sklearn.model_selection import GroupKFold # author_id 是每条样本对应的作者ID列表长度与 X 一致 gkf GroupKFold(n_splits5) for tr_idx, va_idx in gkf.split(X, y, groupsauthor_id): # 同一个作者的文本只会出现在一个折里 passGroupKFold按作者分组切分训练折里不会混进验证折同作者的文本分数才代表线下的真实水平。下表是我在多个作者识别项目里用的划分策略对照划分方式适用场景风险普通KFold / ShuffleSplit测试集作者与训练集完全同分布本地分虚高线上翻车StratifiedKFold类别均衡的常规分类作者泄漏严重GroupKFold按作者测试集作者不完全可见分数偏低但可信拆这份项目时我注意到cfg.py里大概率已经把类别数和随机种子固定了但划分逻辑建议自己单独写一层。作者级别分组、样本级别去重、验证集里只放完全没见过作者的文本——这三件事做对了后面的模型调参才有意义。3. TF-IDF与线性模型用低成本先把baseline立起来3.1 TF-IDF的坑与参数选择作者识别不比谁模型深。TF-IDF加线性模型在很多真实文本分类任务里能打赢一大半深度学习方案因为写作风格是偏稀疏信号的高频词、搭配、标点习惯在TF-IDF里都能体现。但中文TF-IDF有几个参数特别讲究from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer tfidf TfidfVectorizer( ngram_range(1, 2), max_features250_000, min_df5, max_df0.8, sublinear_tfTrue, ) X tfidf.fit_transform(train_text)ngram_range(1,2)保留单字词和双字搭配中文里经济/发展和经济发展对风格都有独立贡献min_df5去掉只在几条文本里出现的生僻词max_df0.8砍掉几乎人人都在用的虚词sublinear_tfTrue用1log(tf)对词频做压缩防止长文本里某个高频词把整篇特征冲掉。拆包时有个细节值得注意项目里同时出现了tfidf_lr_stack.py、tfidf_svm_stack.py、tfidf_xgblr_stack.py说明作者在TF-IDF这条线上至少试了三种底层模型并且全做了stacking。我一般会建议先做一个词级TF-IDF加字符级TF-IDF的对比实验——词级(1,2)和字符级(2,3)各出一版特征接同一个LR比一轮。作者识别这个任务字符级n-gram对分词错误免疫专治jieba切不好的网络用词经常能赢词级两个点。3.2 LR与SVM基线稀疏高维下的调参细节LR在TF-IDF特征上是性价比最高的基线from sklearn.linear_model import LogisticRegression lr LogisticRegression( C1.0, solverliblinear, class_weightbalanced, max_iter200, )liblinear在稀疏高维数据上比lbfgs快而且自带L2正则class_weightbalanced在作者样本不均衡时有用C先用1.0跑基线后面可以在[0.1, 1, 10]里网格搜索。这个模型在几万维的TF-IDF特征上训练时间通常在分钟级是验证数据流水线最好的工具。SVM那边有个坑。项目里写了tfidf_svm_stack.py但模型大概率是LinearSVC而不是带核SVC——稀疏高维用RBF核会慢到没法收敛。更要命的是LinearSVC输出的是决策值不是概率想用它做stacking必须先校准from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.calibration import CalibratedClassifierCV base_svm LinearSVC(C0.5, class_weightbalanced, max_iter5000) svm CalibratedClassifierCV(base_svm, cv3)你可能要问既然麻烦为什么不用SVM因为SVM对特征尺度和噪声的敏感度跟LR不一样两个模型在错误分布上互补stacking时叠加起来比单纯用LR一个模型稳。但注意CalibratedClassifierCV的cv3是内部校准用的折数跟外面做OOF的StratifiedKFold没关系别搞混。3.3 Stacking第一层五个模型如何产出OOF项目里三个tfidf开头的stack脚本走的是同一条路同一份TF-IDF特征分别训LR、SVM、XGBoost各自5折产出OOF概率再拼起来喂第二层模型。核心代码长这样import numpy as np from sklearn.model_selection import StratifiedKFold def oof_predict(model_fn, X, y, X_test, n_splits5, seed42): skf StratifiedKFold(n_splitsn_splits, shuffleTrue, random_stateseed) oof np.zeros((X.shape[0], n_classes)) test_pred np.zeros((X_test.shape[0], n_classes)) for tr_idx, va_idx in skf.split(X, y): model model_fn() model.fit(X[tr_idx], y[tr_idx]) oof[va_idx] model.predict_proba(X[va_idx]) test_pred model.predict_proba(X_test) / n_splits return oof, test_pred oof_lr, test_lr oof_predict( lambda: LogisticRegression(C1.0, solverliblinear), X, y, X_test )每一折都在训练子集上重新fit得到验证集的概率预测测试集预测在5折上平均避免单折噪声。n_splits5比较通用作者文本总量如果只有几千条3折也行。第二个关键点是第二层别再上复杂模型——OOF概率本身就带噪声第二层用带L2正则的LR足够如果发现第二层用XGBoost虽然涨点但验证集波动大多半是第二层在吃噪声而不是在学信号。4. 词向量到深度模型fastText、Doc2Vec与RCNN三路线4.1 预训练词向量加载与embedding矩阵深度模型在中文文本上的下限由预训练词向量决定。项目里的wiki_zh.vec是常见的中文Wikipedia词向量加载方式和之前一致from gensim.models import KeyedVectors w2v KeyedVectors.load_word2vec_format( data/wiki_zh.vec, binaryFalse, unicode_errorsignore )加载慢的话可以先用w2v.save()转成gensim内部格式后续加载会快很多。接着要按词表顺序构建embedding矩阵def build_embedding_matrix(word_index, w2v, embed_dim300): matrix np.zeros((len(word_index) 1, embed_dim)) for word, idx in word_index.items(): if word in w2v: matrix[idx] w2v[word] return matrixOOV词留在全零行。这里有个经验选择Embedding层的trainable参数我一般先设False让模型专心学后面结构等验证集不涨了再解冻让网络微调OOV向量。作者识别语料通常不大一上来就trainableTrue很容易过拟合。4.2 Doc2Vec和fastText风格向量的两种朴素实现项目里train_d2v_model.py负责预训练Doc2Vec然后dbow_nn_stack.py和dm_nn_stack.py分别把两种模式的段落向量接神经网络做分类。训练代码是标准的gensim流程from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, TaggedDocument docs [ TaggedDocument(wordstext.split(), tags[i]) for i, text in enumerate(train_text) ] d2v Doc2Vec( vector_size300, window5, min_count2, dm0, epochs20, workers8, ) d2v.build_vocab(docs) d2v.train(docs, total_exampleslen(docs), epochs20)dm0是DBOW模式dm1是DM模式对应项目里dbow和dm两个文件名。DBOW训练更快、对短文本的段落向量更稳定实际比赛里往往先赢一个身位DM模式利用词序信息更充分适合文本比较长的样本。vector_size300是为了和wiki_zh.vec维度对齐后面做特征融合方便。推理新文本时用d2v.infer_vector(text.split(), epochs20)注意epochs必须和训练时保持一致否则向量分布会漂移这是个特别隐蔽的坑。fastText是另一条朴素路线项目里fasttext_multi_classification.py用Python API训练import fasttext model fasttext.train_supervised( train_fasttext.txt, lr0.5, epoch25, wordNgrams2, dim100, losssoftmax, )训练文件每行格式是__label__作者ID 分词后的文本预处理脚本负责生成这个格式。wordNgrams2等于给模型加了bigram特征对作者常用搭配非常管用lr0.5是官方推荐的起点文本量小的时候配合lrUpdateRate让学习率衰减。fastText的优势是无脑、快、对OOV不敏感适合先跑一版给主线模型兜底它的预测概率也能直接进后面的stacking。4.3 RCNN不是CNNRNN那么简单结构拆解与训练要点项目里的rcnn.py和kaggle_best_model_rcnn.ipynb说明作者的最终主力是RCNN变体。Kaggle竞赛里说的RCNN和论文原版RCNN不是同一个东西。论文原版用双向RNN生成左右上下文向量再与词向量拼接Kaggle版通常是把BiLSTM的输出和CNN的局部特征拼起来再接池化。短文本场景下Kaggle版更好训。结构大概是from keras.layers import ( Input, Embedding, Bidirectional, LSTM, Conv1D, GlobalMaxPooling1D, Dense, Dropout, ) inp Input(shape(max_len,)) emb Embedding(vocab_size, embed_dim, weights[embed_matrix], trainableFalse)(inp) bi_lstm Bidirectional(LSTM(128, return_sequencesTrue, dropout0.2))(emb) conv Conv1D(64, kernel_size3, paddingsame, activationrelu)(emb) merged Concatenate()([bi_lstm, conv]) pooled GlobalMaxPooling1D()(merged) out Dense(n_classes, activationsoftmax)(Dropout(0.3)(pooled))BiLSTM的return_sequencesTrue是为了保留每个位置的上下文表示这样和Conv1D输出的长度才能对齐拼接。Conv1D抓的是局部n-gram模式GlobalMaxPooling等价于每个位置最强的特征各挑一个出来。max_len根据训练文本长度分布来设常见300或500太长会拖慢训练dropout0.2加在LSTM内部池化后再加一个Dropout(0.3)防过拟合。优化器用Adam、初始lr1e-3EarlyStopping的patience设3监控指标用macro F1或logloss——作者识别文本短、信息密度低模型经常epoch 2就开始过拟合盯着准确率调参基本会调歪。项目里还配套了lstm_classification.py和mcnn_classification.py。LSTM是最朴素的序列基线TextCNN是纯卷积的多通道变体三者对比下来RCNN在这个任务的验证集上通常最好。这三个模型同吃一个embedding矩阵只是结构不同正好可以一起做模型多样性来源。5. 避坑排查作者识别最容易翻车的四个位置5.1 zip解压乱码与伪加密现象Windows上下载的zip在Linux服务器解压后文件名和文件内容全是乱码或者解压时提示需要密码但资源说明里根本没提密码这回事。原因中文zip压缩包在Windows下默认用GBK编码文件名Linux的unzip按UTF-8解析目录项对不上就乱码。另一种情况是zip伪加密——压缩包头部的通用位标志被置成加密位但数据区根本没加密很多解压工具误报需要密码。解决用7-Zip在Windows侧解压一次最省事。Linux上我习惯用python处理import zipfile with zipfile.ZipFile(【今日头条】文本作者身份识别比赛.zip) as z: for f in z.infolist(): name f.filename.encode(cp437).decode(gbk) z.extract(f, author_id/)infolist()能拿到每个entry的原始文件名把标准库按cp437读出的乱码字符串再按GBK解码大部分Windows中文zip都能救回来。伪加密的排查方法zip能列出文件列表但解压要密码优先怀疑是伪加密而不是真加密用工具把通用位标志第0位清零即可解出。5.2 训练验证划分泄漏你以为的随机不是随机现象本地交叉验证分数0.96线上0.72一周的调参白做了。原因普通KFold会把同一个作者的文本拆到训练集和验证集模型在验证时见过该作者的文本片段分数虚高。线上测试集里的文本作者可能完全没在训练集出现过泛化立刻崩盘。解决用GroupKFold按作者分组这个在第2.3节写过。如果比赛设置是测试集作者就是训练集那批作者GroupKFold会给出偏低但可信的分数普通KFold给出的是漂亮但危险的分数。我拆这个项目时第一条就是去找cfg.py里的划分逻辑没有就自己补这一步省不掉。做作者识别类任务我会强制要求验证集里同一个作者只出现在一个集合里哪怕牺牲一些本地分数。5.3 重复文本与信息泄漏高分是假的现象验证分数特别高模型收敛特别快但提交后排名纹丝不动。原因新闻类数据爬虫常把同一段内容反复发布训练集里存在大量完全重复或近似重复的文本。如果测试集里也有相同或近似片段模型学的是背文本而不是学风格分数自然虚高。解决训练前做文本级去重import hashlib train_text train_text.drop_duplicates() # 再用内容hash去掉全等重复 h train_text.apply(lambda s: hashlib.md5(s.encode(utf-8)).hexdigest()) train_text train_text[~h.duplicated()]drop_duplicates()处理完全相同的整行文本hash去重处理同一文本不同长度的变体。近似重复在更大数据集上可以用SimHash但几十万条级别hash就够了。短文本标题党少于30字也值得单独处理训练集里夹杂大量超短文本会把风格信号稀释——这就属于典型的分数漂亮但排名不涨的翻车点。5.4 类别不均衡与指标错配现象所有人都在调准确率模型acc堆到0.97排行榜却不动。原因作者分布不均衡时头部作者可能占掉40%的训练样本准确率天然虚高。作者识别比赛的官方指标往往是macro F1或logloss每位作者权重相同少数类作者的失败会直接把分数拉下来。解决先确认官方指标再定调参目标from sklearn.metrics import f1_score macro_f1 f1_score(y_valid, y_pred, averagemacro)如果官方是macro F1训练侧加class_weightbalanced或者对少数类作者做上采样类别数特别多时把样本量极少的作者合并成其他一类也是常见做法。调参全程以macro F1为准acc只当参考。项目里xgb_ens.py这类脚本的存在也从侧面说明最终提分主要靠融合和指标拟合而不是靠某个单模型冲刺。6. 进阶玩法概率融合与GroupKFold验证决定排名的最后一步6.1 概率加权融合与权重寻优多个模型跑完手里有四五份测试集概率之后融合策略比再训一个模型更能涨点。最简单有效的是加权概率融合权重可以用验证集搜索from scipy.optimize import minimize def neg_macro_f1(w): w np.clip(w, 0, None) w w / w.sum() blend sum(wi * pi for wi, pi in zip(w, proba_list)) return -f1_score(y_valid, blend.argmax(axis1), averagemacro) res minimize( neg_macro_f1, x0[1 / len(proba_list)] * len(proba_list), methodSLSQP, bounds[(0, 1)] * len(proba_list), )约束权重非负且和为1用SLSQP在验证集上搜最优组合。这个操作有个隐蔽风险权重搜得太贴合验证集会过拟合线上分布和验证集不完全一致时反而掉点。保守做法是直接用排序平均——每列概率转成rank后做算术平均牺牲一点本地精度换线上稳定。概率融合本身就是玄学范畴别指望权重寻优永远给你惊喜更多时候它只是把几个势均力敌的模型稳定地拧在一起。6.2 验证策略让本地分数和线上对得上我现在的习惯是维护两套验证结果一套是GroupKFold的作者隔离折专门报告macro F1用来判断模型是不是真的在学风格另一套是整体logloss用来查泄漏。如果作者隔离折的F1比随机折低不少反而是健康信号——说明模型没有背文本。项目里kaggle_best_model_rcnn.ipynb能看出作者也是靠多视图验证一遍遍试出来的没有捷径。从那以后我每次做作者识别类任务都强制走一遍这四条先修zip编码乱码再按作者做GroupKFold然后去重最后用macro F1盯过拟合。这套流程跑完分数可能不会让你惊喜但至少不会让你在线上翻车。这份zip解压之后就是一个完整的比赛项目值得当标本地图存一份对照着跑。希望帮到你。本文还有配套的精品资源点击获取
