WeeklyWorking

本周工作 本周工作是从8月10号vpn重置之后才开始进行的，所以内容有点少 完成了第一版训练、验证代码 调试第一个模型，修复各种bug 学习 Transformer 相关内容 课题下周改进 先快速训练出几个模型出来，选出一个最好的模型 进行第二次及多次迭代训练，更新词典 关系抽取看相关文献 本周反思 本周算是玩爽了，课题下周尽快开展关系抽取的调研工作。

本周任务 改进了数据集的标注格式，并更新了词典 完成 BERT 系、BiLSTM-CRF、CNN-CRF 等模型代码 第一版训练、验证代码进度50%，但是 vpn 流量过期，需要等到10号以后才能继续训练😅 课题下周改进 完成第一版训练、验证代码 改进现有模型结构，尽可能地从微调 BERT 的过时手段中走出 记录实验数据 继续 cs224n、Transformer 论文学习 本周反思 本周实在是有太多事，课题进展有限，预计下周会有一定进展。

本周任务 本周主要还是做计组知识图谱课题。以下为本周具体进度： 把数据集分割为了训练集、验证集、测试集，对训练集以随机抽样进行进一步分割，以减小工作量 第一次标注采用预标注，之后用词典不断迭代标注 完成了第一份训练集1000条和验证集、测试集的标注，总共2000余条语料，用新标签PCC 标注 用 Adaseq 训练模型，但是遇到了诸多问题，尚未解决 课题下周改进 PCC 标签过于笼统，下周对标签进一步细化，并去除少部分无用标签 弃用 Adaseq ，国产的玩意是真不如 Transformers 好用 找一个新的预训练模型进行训练（其实已经找到了） 多模型对比训练 以上修改标签预计最少3天，用 Transformers 训练最少2天，多模型能做多少算多少 本周反思 每一步的数据尽可能的量化并记录，方便日后发论文 对课题各个工作部分理解浅显，应当在阅读部分文献后再进行