WeiBo-StandPoint-Dectect

中文微博立场检测（Fly Ai比赛）

竞赛数据为NLPcc2016中文微博评论，共5个话题，3种立场（支持、反对、None）。使用Albert作为骨干特征抽取器。
创新点之一：使用LDA抽取出每个话题的若干个主题短语，作为bert的token_a，微博主体评论作为token_b,增加辅助任务：判断评论（token_b）是否围绕token_a展开，使用立场为None的数据作为负例，其他作为正例。
创新点之二：使用bert抽取出的主题短语集和评论的句向量，使用Attention的方式构造出打分矩阵，使用两层CNN、池化层进行理解，得到立场分类logits。整体F1得分67。
架构图：

Name		Name	Last commit message	Last commit date
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bert		bert
data		data
FLYAI项目详细文档.html		FLYAI项目详细文档.html
FlyAI小助手二维码-小姐姐在线解答您的问题.png		FlyAI小助手二维码-小姐姐在线解答您的问题.png
New Project #2.wpr		New Project #2.wpr
New Project #2.wpu		New Project #2.wpu
README.md		README.md
app.yaml		app.yaml
darwin		darwin
data_augment.py		data_augment.py
data_augment_temp.py		data_augment_temp.py
data_helper.py		data_helper.py
flyai		flyai
flyai.bat		flyai.bat
flyai.exe		flyai.exe
glove.py		glove.py
lda.json		lda.json
linux		linux
load_bert_model.py		load_bert_model.py
lstm_cnn_net.py		lstm_cnn_net.py
main.py		main.py
model.py		model.py
negative.txt		negative.txt
none_stance_text.txt		none_stance_text.txt
path.py		path.py
positive.txt		positive.txt
pre_trained_root.txt		pre_trained_root.txt
predict.py		predict.py
processor.py		processor.py
requirements.txt		requirements.txt
restnet_cnn_attention.py		restnet_cnn_attention.py
stance.png		stance.png
stop_words.txt		stop_words.txt
使用jupyter调试.ipynb		使用jupyter调试.ipynb

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