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SelfAttnSent.paddle

A PaddlePaddle implementation of A Structured Self-attentive Sentence Embedding.

Introduction

论文: A Structured Self-attentive Sentence Embedding

Results

Datasets	Paper accuracy	Our accuracy	abs. improv.
SNLI	84.4	84.72	0.32

Requirement

• Python >= 3
• PaddlePaddle >= 2.0.0
• see requirements.txt

Usage

Train

1. 下载数据集并解压到 data/raw 文件夹，下载GloVe预训练向量，并在config/snli_preprocess.json中配置路径，运行preprocess.py

python preprocess.py

2. 开始训练

bash train.sh

Download Trained model

SNLI model

将模型放置于 output 目录下，如下运行 eval bash 脚本即可测试模型。

Test

bash eval.sh

可以得到如下结果：

Detail

与上次提交的区别

1. 采用 lowercase、跳过标点的处理，与原文匹配。
2. 增加了端到端的训练脚本。
3. 增加了训练日志。

训练细节

首先冻结 embedding 训练 9 轮，随后在验证集最佳模型的基础上继续训练到 10 轮，选择验证集最佳模型进行最终的评估。

训练日志同时记录了验证集表现和测试集表现。

对于原论文与其对应实现设置的冲突之处，我们选择参考后者。

References

@misc{lin2017structured,
      title={A Structured Self-attentive Sentence Embedding}, 
      author={Zhouhan Lin and Minwei Feng and Cicero Nogueira dos Santos and Mo Yu and Bing Xiang and Bowen Zhou and Yoshua Bengio},
      year={2017},
      eprint={1703.03130},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

• https://github.com/hantek/SelfAttentiveSentEmbed