Transformer模型框架摘走50万！2020腾讯广告算法比赛冠军（附代码方案）

在2020腾讯广告算法大赛中，DYG站队以Transformer为核心的 BERT模型框架摘得冠军，摘走50万！

本届比赛的冠军团队 DYG 战队最终捧走了 7 万美金（近 50 万人民币）的高额大奖。团队成员包括武汉大学计算机科学硕士、算法工程师王贺，中山大学 - 微软亚洲研究院联合培养博士生郭达雅，以及多次荣获国内 NLP 和数据挖掘比赛 TOP 名次的梁少强。值得一提的是，前两位选手同时也是 2019 年腾讯广告算法大赛的冠军得主，某种程度上，该战队也算是卫冕成功。

在 BERT 部分，假设每个广告为一个单词，将用户点击序列看作一句话，这样就可以将问题转为 NLP 文本分类问题。「我们使用 BERT 作为 Encoder 进行编码，在这里使用 12 层 Transformer。每层 Transformer 将上一层的隐变量作为输入，经过 Multi-Head Self Attention 和 Layer Norm 等，最后输出交互更高的隐变量。」王贺介绍道。

不过，预训练方虽然在 NLP 领域里获得成功，但在广告任务中词表高达七八百万的场景下，存在因数据稀疏而存在参数量过大且难以训练的问题。针对这些挑战，DYG 团队使用了两阶段预训练的方法对 BERT 进行训练，其中第一阶段使用 word2vec 预训练广告的 embedding，目标是将类似的广告进行聚类。在第二阶段，这一团队采取了很关键的策略：把词表缩小到 10 万（提取 top10w，其余为 unk），从而使得 BERT 可以在四块 Tesla V100 上运行起来。

最后，DYG 战队把点击广告的受众人群性别年龄分布融入到网络之中：通过将训练集分成五个部分（其中四个部分有标签），假设用户点击 n 个广告并来自第一个人群，那么就可以把剩下的作为种子人群，计算出每个广告点击者的性别年龄分布，用四层 transformer 进行融合。

赛题介绍-广告受众基础属性预估

比赛将为参赛者提供一组用户在长度为 91 天(3 个月)的时间窗口内的广告点击历史记录作为训练数据集。每条记录中包含了日期 (从 1 到 91)、用户信息 (年龄，性别)，被点击的广告的信息(素材 id、广告 id、产品 id、产品类目 id、广告主 id、广告主行业 id 等)，以及该用户当天点击该广告的次数。测试数据集将会是另一组用户的广告点击历史记录。提供给参赛者的测试数据集中不会包含这些用户的年龄和性别信息。本赛题要求参赛者预测测试数据集中出现的用户的年龄和性别。

1. 环境配置

Pytorch
Linux Ubuntu 16.04, 256G内存，4*p100
pip install transformers==2.8.0 pandas gensim scikit-learn filelock gdown

2. 模型介绍

avatar

3. 低配置资源建议

1)内存不足或者只是想简单跑下完整代码，请只使用初赛数据:

去掉src/prepocess.py的8, 15, 22行

2)如果显存不足，请下载10中的bert-small模型，并调整batch size

4. 运行完整过程

可运行以下脚本，运行整个过程并生成结果。或按照3-7节的说明依次运行。

bash run.sh

5. 数据下载

通过该网站下载数据集到data目录，或运行下面的命令进行下载

gdown https://drive.google.com/uc?id=15onAobxlim_uRUNWSMQuK6VxDsmGTtp4
unzip data.zip 
rm data.zip

6. 数据预处理

合并所有文件，并分为点击记录文件(click.pkl)，用户文件(train_user.pkl/test_user.pkl)

python src/preprocess.py

7. 特征提取

python src/extract_features.py

8. 预训练 Word2Vector 与 BERT

这里提供两种方式获得预训练权重: 重新预训练或下载预训练好的权重

注: Word2Vector和BERT权重必须一致，即要么全部重新预训练，要么全部下载

1) 预训练Word2Vector

预训练word2vector

python src/w2v.py

或下载预训练好的W2V

gdown https://drive.google.com/uc?id=1SUpukAeXR5Ymyf3wH3SRNdQ3Hl2HazQa
unzip w2v.zip 
cp w2v/* data/
rm -r w2v*

2) 预训练BERT

预训练BERT (如果GPU是v100，可以安装apex并在参数上加--fp16进行加速)

cd BERT
mkdir saved_models
python run.py \
    --output_dir saved_models \
    --model_type roberta \
    --config_name roberta-base \
    --mlm \
    --block_size 128 \
    --per_gpu_train_batch_size 64 \
    --per_gpu_eval_batch_size 64 \
    --gradient_accumulation_steps 1 \
    --learning_rate 5e-5 \
    --weight_decay 0.01 \
    --adam_epsilon 1e-6 \
    --max_grad_norm 1.0 \
    --max_steps 100000 \
    --mlm_probability 0.2 \
    --warmup_steps 10000 \
    --logging_steps 50 \
    --save_steps 10000 \
    --evaluate_during_training \
    --save_total_limit 500 \
    --seed 123456 \
    --tensorboard_dir saved_models/tensorboard_logs    
rm -r saved_models/bert-base    
cp -r saved_models/checkpoint-last saved_models/bert-base
rm saved_models/bert-base/optimizer.pt
cp saved_models/vocab.pkl saved_models/bert-base/vocab.pkl
cd ..

或下载预训练好的BERT-base

gdown https://drive.google.com/uc?id=1ToAJwl_oRAeRNyYF_FK0B2APVXlPFTlq
unzip bert-base.zip
mv bert-base BERT/
rm bert-base.zip

9. 训练模型

mkdir saved_models
mkdir saved_models/log
for((i=0;i<5;i++));  
do  
  python run.py \
      --kfold=5 \
      --index=$i \
      --train_batch_size=256 \
      --eval_steps=5000 \
      --max_len_text=128 \
      --epoch=5 \
      --lr=1e-4 \
      --output_path=saved_models \
      --pretrained_model_path=BERT/bert-base \
      --eval_batch_size=512 2>&1 | tee saved_models/log/$i.txt
done

合并结果，结果为submission.csv

python src/merge_submission.py

10. 不同规模的预训练模型

由于此次比赛融合了不同规模大小的预训练模型，在此也提供不同规模的预训练模型:

BERT-small, BERT-base, BERT-large, BERT-xl

其中bert-base效果最好

#bert-small
gdown https://drive.google.com/uc?id=1bDneO-YhBs5dx-9qC-WrBf3jUc_QCIYn
#bert-base
gdown https://drive.google.com/uc?id=1ToAJwl_oRAeRNyYF_FK0B2APVXlPFTlq
#bert-large
gdown https://drive.google.com/uc?id=1yQeh3O6E_98srPqTVwAnVbr1v-X0A7R-
#bert-xl
gdown https://drive.google.com/uc?id=1jViHtyljOJxxeOBmxn9tOZg_hmWOj0L2

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