Kaggle虾皮商品匹配大赛银牌方案复盘

2021-05-13 11:22:27 浏览数 (2)

历时两个月，Shopee比赛终于落下帷幕，我们队伍ID为Team Name，队员为“兰恒强”，在Private leadboard取得44名成绩，排名top2%，非常感谢队友小白Lan和zhengheng的强力付出与贡献,另外我们也很感谢那些分享了他们的想法和知识的参赛选手，特别是@chirs 和@ragnar。

1 比赛简介

  • 比赛名称：Shopee - Price Match Guarantee
  • 比赛任务：通过产品的图像和文本确定两个产品是否相同
  • 比赛链接：https://www.kaggle.com/c/shopee-product-matching/overview

2 方案总结

我们的总体思路为：

  • 图像特征: CNN Arcface
  • 标题文本: TF-IDF 、基于ArcFace微调的Bert/Indonesian Bert
  • 后处理：将预测结果数量为1的结果扩大为2
  • 投票选择结果：根据“少数服从多数”对不同模型的预测结果进行筛选

3 图像匹配

  • 余弦相似度：Efficient-B1，Efficient-B3，Efficient-B4，Efficient-B5，Efficient-B7,Desnet 101,eca_nfnet_l1
  • 损失函数: ArcFace
  • 优化器: Adam
  • 组合：通过组合不同图像模型的特征，输入到KNN计算目标商品与候选商品的相似度

4 文本匹配

  • 余弦相似度：基于Bert-en和Indonesian(马来语) Bert提取文本的特征向量，基于TfidfVectorizer提取词袋向量，输入到KNN获取目标商品与候选商品的相似度
  • Bert微调：基于ArcFace 损失函数利用Bert进行商品类别识别训练，获取模型权重

5 后处理与投票

5.1 重新召回结果

前期根据最优lb分数的模型预测结果，我们统计结果发现存在大量没有匹配的样本，也就是匹配结果只有它，自己匹配到了自己,所以可以降低匹配标准（增加匹配距离阈值或者调小相似度阈值）

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def combine_init_recall(row):
    x = (row['matches_init']   ' '   row['matches_recl']).split()
    # 初始预测匹配数为1再召回,否则不召回
    if 1 == len(row['matches_init'].split()):
        return ' '.join( np.unique(x) )
    else:
        return row['matches_init']

df['matches_recl'] = df.apply(vote_recall_predictions, axis=1)
df['matches'] = df.apply(combine_init_recall, axis=1)

最开始结果数量为1的样本数为：

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train data matches none recall one match shape:  (5283, 24)

后期可以减少到

代码语言：javascript复制
train data recalled twice, only one match shape:  (592, 24)

提分有：0.01

5.2 投票选择结果

因为不同模型的预测结果不一样或者存在噪音，那么可以根据模型性能设置投票的顺序，首选利用效果好的模型得到第一次结果，如果没有匹配到再使用次优模型的投票结果，合并之后得到最后的结果。

代码语言：javascript复制
from collections import Counter
def vote_recall_predictions(row):
    x = np.concatenate([  row['image_recall1'] , row['image_recall3'] , row['image_recall3']
                        , row['image_recall13'], row['image_recall17'], row['image_recall37']
                        , row['image_recall137']
                       ])
    collection_matches = Counter(x)
    # 存在两个以上召回两个频次最大的，否则返回自身
    try:
        new_x = collection_matches.most_common(2)[0][0]   ' '   collection_matches.most_common(2)[1][0]
    except:
        new_x = collection_matches.most_common(1)[0][0]

    new_x = new_x.split()
    new_x = np.concatenate([ row['oof_hash'], row['text_recall_660'], new_x ])
    
    # bert 放在最后做召回
    if len( np.unique(new_x) ) < 2:
        new_x = np.concatenate([ row['text_bert1'] , row['text_bert3'] ])

    return ' '.join( np.unique(new_x) )

6 做过的尝试

成功的尝试有：

  1. concat embedding：拼接不同模型的向量和组合不同模型的向量
  2. vote ensemble：投票选择结果
  3. post process：重新召回数量为1的结果

试过没用的：

  1. tta
  2. meta emb
  3. ....

另外“二分类”没有提升很多，其实第二名的第二阶段用到了lgb模型。

7 比赛总结

比赛已经结束，看到了前排大佬们的方案，有些想法还是不谋而合，有些想法是想到了但是没有尝试成功(需要坚持~)，还有些想法之前没有听说过，学了很多名词，还有些想法非常细，很微妙。有遗憾有收获，最后再次感谢Team Mate：Lan和zhengheng。

knn lan match

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