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）
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：
train data matches none recall one match shape: (5283, 24)
后期可以减少到
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。
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：
- concat embedding：拼接不同模型的向量和组合不同模型的向量
- vote ensemble：投票选择结果
- post process：重新召回数量为1的结果
试过没用的：
- tta
- meta emb
- ....
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，另外欢迎大家关注小白Lan-知乎，可以获取更多比赛baseline以及比赛方案推送。
