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将用户输入与预定义的领域进行匹配

针对领域分类任务，如上图所示，我们首先会从不同的业务中收集大量的业务数据，作为基础的训练数据，虽然这些数据来自不同的业务，但是依然存在一些问题，主要有以下两方面：

• 标签不准：用户有可能会在某个业务对话中提问其它领域的问题；
• 领域重叠：某些问题可能会在多个领域中出现。

所以，原始数据不能直接拿来作为训练数据，必须要经过人工筛选和标注方可使用。

当前方案：https://git.longhu.net/yuanzihan/it_domain

• 用分类模型训，目标是这个query属于哪个baseCode，保存编码模型；
• 计算domainEmb：同一领域下所有主问题emb beding的平均作为类中心；
• 预测时，计算 query 跟 domainEmb 的cosin相似度，返回分值大于 domainEmbThreshold 的结果

-----> 106
source activate whenv
-----> 144
source activate yzh
-----> 
cd /data/ningshixian/work/new-it-domain
# 0、根据 sql.txt 拉取 data.csv 和 IT所有basecode.csv
# 1、数据增强
python 221209_data_aug.py
# 2、训练分类模型 BERT+MLP
python 221209_cw_classifier.py --batch_size 128 --total_epoch 20 --gpu_id 0
# 3、计算类向量，并存入ES（记得修改es连接环境）
python 221209_es_index_update.py

# 起emb服务（记得端口修改20193→20190）
nohup python emb_server.py > emb.log 2>&1 &
# 起定时更新任务
nohup python new_class_emb_update.py > task.log 2>&1 &

-----> 

起emb服务；PROD的话是这个：

PROD:
nohup python emb_server.py -e pre -ap /etc/apollo/apollo_private_key -ak 7f3251a5-4e15-4542-84be-cd99e9f6ba54 -at 41581c4771d2c39ba9eff7f644d99eb21824c529 --apollo_app_id=aicare --apollo_uri=https://apolloconfig.longhu.net --apollo_namespace=nlu_domain --apollo_cluster=prod --model_path=chatbot/nlu-domain/prod/model/1027_cw_model_1 > emb.log 2>&1 &

PROD的服务器应该是
http://10.9.192.144:20190/embedding

SIT：
nohup python emb_server.py -e sit  -ap /etc/apollo/apollo_private_key -ak 26f577d6-1d6c-48d8-b355-5029337c2c69 -at 4324dcafc46201ce85772250b583050df8f37de1 --apollo_app_id=aicare --apollo_uri=http://apolloconfig.longfor.sit/ --apollo_namespace=nlu_domain --apollo_cluster=sit --model_path=chatbot/nlu-domain/prod/model/1027_cw_model_1 > emb.log 2>&1 &

SIT的服务器应该是
http://10.231.135.106:20193/embedding

优化方案：

• 根据用户的历史信息和上下文来进行更加精准的领域识别 --
• 单标签多分类任务：在模型的最后用一个全连接层输出每个类的分数，然后用softmax激活并用交叉熵作为损失函数。只能学习从n个候选类别中选1个目标类别×
• 多标签分类：

• • 将“softmax+交叉熵”推广到多标签分类问题。n个二分类 → Circle Loss，解决类别不均衡问题。需标注，费时费×
  • 多标签二分类方法：将每个标签视为一个二元分类任务，将每个标签的预测结果独立计算，最终将所有标签的预测结果组合起来得到最终的预测结果￣□￣
  • 多输出模型方法：使用一个深度神经网络来直接预测所有标签，输出层有多个节点，每个节点对应一个标签。此方法可以同时优化所有标签的预测结果，相比其他方法具有更高的预测精度。但针对仅一个标签情况下，可能会导致倾向于某一类领域；√

model = Sequential()
model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=input_shape))
model.add(Dense(num_labels, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=64)

y_pred = model.predict(x_test)
y_pred = (y_pred > 0.5).astype(int)

• 向量相似度匹配：√

• • 多分类任务训练，保存编码模型，最后向量相似度检索；
  • 度量学习的 Classification-based 思路，存储压力大；

二分类器集成学习代码示例：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.utils import to_categorical
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 生成一个二分类数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=2)

# 将标签转化为 one-hot 编码
y = to_categorical(y)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义一个基础模型，包含 3 个全连接层
def create_model(input_dim, output_dim):
    model = Sequential()
    model.add(Dense(32, input_dim=input_dim, activation='relu'))
    model.add(Dense(16, activation='relu'))
    model.add(Dense(output_dim, activation='softmax'))
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    return model

# 定义一个集成模型，包含多个二分类器
def create_ensemble_models(n_models, input_dim, output_dim):
    models = []
    for i in range(n_models):
        model = create_model(input_dim, output_dim)
        models.append(model)
    return models

# 训练集成模型
def train_ensemble_models(models, X_train, y_train, epochs, batch_size):
    for model in models:
        model.fit(X_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=0)

# 预测测试集并返回集成结果
def predict_ensemble_models(models, X_test):
    y_preds = []
    for model in models:
        y_pred = model.predict(X_test)
        y_preds.append(y_pred)
    return np.mean(y_preds, axis=0)

# 创建集成模型
n_models = 5
input_dim = X_train.shape[1]
output_dim = y_train.shape[1]
models = create_ensemble_models(n_models, input_dim, output_dim)

# 训练集成模型
epochs = 10
batch_size = 32
train_ensemble_models(models, X_train, y_train, epochs, batch_size)

# 预测测试集并计算准确率
y_pred_ensemble = predict_ensemble_models(models, X_test)
y_pred_ensemble = np.argmax(y_pred_ensemble, axis=1)
y_test = np.argmax(y_test, axis=1)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred_ensemble)
print("Ensemble model accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100))