在 OAG-WhoIsWho 赛道二中取得验证集0.86299，测试集0.96405的成绩，分享本次比赛中的代码。

比赛链接

• Linux
• python3
• 所使用到的python包及版本见requirements.txt

disambiguation/
├── channel2_v2.py
├── data2
│   ├── cna_data
│   └── train
├── final_dir
│   ├── data
│   ├── name.different.2.modified.json
│   └── name.different.modified.json
├── final_subpipe.py
├── glove.840B.300d.txt
├── README.md
├── requirements.txt
├── stack_model.py
├── train_model.py
├── train_triplet_model.py
├── triplet_model.py
└── utils.py

以上，data2目录存放训练数据，其中的cna_data目录存放cna_valid_pub.json、whole_author_profile.json、cna_valid_unass_competition.json、whole_author_profile_pub.json、valid_example_evaluation_continuous.json；train目录存放train_author.json、train_pub.json。final_dir目录主要存放测试数据以及结果，其中的data目录存放cna_test_pub.json 、cna_test_unass_competition.json、test_example_evaluation_continuous.json；name.different.modified.json以及name.different.2.modified.json是在预测过程中，分数较低的一些作者，我们检查发现其中一些作者名字没有匹配正确，故手动建立了部分对应关系。 glove.840B.300d.txt下载链接。

• 预处理

  python3 channel2_v2.py

• 训练triplet_model

  python3 train_triplet_model.py

• 训练预测模型

  python3 train_model.py

• 预测

  python3 final_subpipe.py

  final_subpipe.py文件中632行，save_time(models[i])for循环，建议通过手动更改i值跑多个py文件，可以节省时间。没有在代码中直接开多进程，是因为有的模型使用多进程预测，会发生冲突。

Note: 本代码中模型训练数据与当时使用的有所不同，因为当时进行了很多尝试，划分出了很多不同的训练数据，但只保留了最后划分时的代码，也已经遗忘当时划分数据的准则，故只是用同一份训练数据（大家可能奇怪有两个模型参数完全一样，即test-2-sm-191127-withsetinfo-sample11.pkl和sm-191127-withsetinfo-11.pkl，但当时训练时的训练数据其实是不同的），所以可能会有达不到提交时分数的可能性。

大家有兴趣可以下载当时训练好的模型

NEW: 新增visualization.ipynb，一些可视化内容