预测运行环境：

• RTX-2080TI
• 数量：1
• 深度学习框架：Tensorflow
• requirements：
  • easydict==1.9
  • jieba==0.39
  • joblib==0.13.2
  • Keras==2.3.1
  • pinyin==0.4.0
  • tensorflow-gpu==1.14.0
  • pandas==0.25.0

预测运行说明

```bash
cd code
python3 aa_train_base_bert.py
```

这段代码训练阶段已经注释，会直接进行预测。
预测结果保存在 /submit 文件夹下的 result.txt

代码结构说明

• code 代码文件
  • bert4keras/ 外部库代码
  • data/ 数据处理代码
  • error_correct/ 错字生成和纠错代码
  • aa_train_base_bert.py 训练和预测代码
• data 官方数据、外部词数据和模型源文件
  • bert_roberta/ 源模型文件
  • similar_words/ 同义词、反义词数据
  • chars.dict 生成的train数据中出现的词（剔除单字的词）
  • law_word.txt 外部收集的法律相关词汇
  • stop_words.txt 外部停用词汇
  • test_set.csv 测试集
  • token_freq.txt 外部结巴词汇表
  • train_set.xml 训练集
• model 存放训练的模型文件
  • bert_res/ 训练完成的bert模型文件
  • detect/ 训练完成的错词检测模型文件
  • error_maker_save/ 纠错模型文件
  • tran_pre/ 训练模型文件的词汇表部分
  • tran_pre_for_error_detect/ 错词检测模型文件的词汇表部分

训练运行说明

准备Roberta-large模型源文件，解压放到 /data/bert_roberta 文件夹下 其他外部数据文件包括：

• data 官方数据、外部词数据和模型源文件
  • bert_roberta/ 源模型文件
  • similar_words/ 同义词、反义词数据
  • law_word.txt 外部收集的法律相关词汇
  • stop_words.txt 外部停用词汇
  • test_set.csv 测试集
  • token_freq.txt 外部结巴词汇表
  • train_set.xml 训练集 model文件下其它模型文件删除，否则某些模型会继续训练而不是重新开始

cd code
python3 aa_cfg.py
cd data
python3 aa_data_pre.py
cd ../error_correct
python3 ec_data_pre.py
python3 correct_by_statistics.py

此后，训练模型检测模型。（纠错模型在 correct_by_statistics.py 中已执行统计）
train_error_detect.py 中的 line 75 ~ 76 互相注释，使用加载预训练模型

python3 train_error_detect.py

训练、预测6折交叉验证模型前，需要修改 aa_train_base_bert.py 代码。

• 1： line 30 ~ line 31 checkpoint_path 改为使用30行代码，31注释掉
• 2： line 259 改为： res, eva_res = train(_fold, only_predict=False, need_val=False) 训练：

cd ..
python3 aa_train_base_bert.py