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PaddleRec

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提交 5e300b8c 编写于 作者: W wuzhihua02
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models/contentunderstanding/readme.md
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# 内容理解模型库
## 简介
我们提供了常见的内容理解任务中使用的模型算法的PaddleRec实现, 单机训练&预测效果指标以及分布式训练&预测性能指标等。实现的内容理解模型包括 [Tagspace](http://gitlab.baidu.com/xujiaqi01/paddlerec/tree/develop/models/contentunderstanding/tagspace)、[文本分类](http://gitlab.baidu.com/xujiaqi01/paddlerec/tree/develop/models/contentunderstanding/text_classification)。
我们提供了常见的内容理解任务中使用的模型算法的PaddleRec实现, 单机训练&预测效果指标以及分布式训练&预测性能指标等。实现的内容理解模型包括 [Tagspace](tagspace)、[文本分类](classification)等。
模型算法库在持续添加中，欢迎关注。
## 目录
* [整体介绍](#整体介绍)
* [内容理解模型列表](#内容理解模型列表)
* [模型列表](#内容理解模型列表)
* [使用教程](#使用教程)
* [数据处理](#数据处理)
* [训练](#训练)
......@@ -18,13 +18,24 @@
* [模型性能列表](#模型性能列表)
## 整体介绍
### 排序模型列表
### 模型列表
| 模型 | 简介 | 论文 |
| :------------------: | :--------------------: | :---------: |
| TagSpace | 标签推荐 | [TagSpace: Semantic Embeddings from Hashtags](https://research.fb.com/publications/tagspace-semantic-embeddings-from-hashtags/) |
| TextClassification | 文本分类 | -- |
| TagSpace | 标签推荐 | [TagSpace: Semantic Embeddings from Hashtags (2014)](https://research.fb.com/publications/tagspace-semantic-embeddings-from-hashtags/) |
| Classification | 文本分类 | [Convolutional neural networks for sentence classication (2014)](https://www.aclweb.org/anthology/D14-1181.pdf) |
下面是每个模型的简介（注：图片引用自链接中的论文）
[TagSpace模型](https://research.fb.com/publications/tagspace-semantic-embeddings-from-hashtags)
<p align="center">
<img align="center" src="../../doc/imgs/tagspace.png">
<p>
[文本分类CNN模型](https://www.aclweb.org/anthology/D14-1181.pdf)
<p align="center">
<img align="center" src="../../doc/imgs/cnn-ckim2014.png">
<p>
## 使用教程
### 数据处理
......@@ -53,7 +64,7 @@ mv test.csv raw_big_test_data
python text2paddle.py raw_big_train_data/ raw_big_test_data/ train_big_data test_big_data big_vocab_text.txt big_vocab_tag.txt
```
**（2）TextClassification**
**（2）Classification**
无
......@@ -66,7 +77,7 @@ python text2paddle.py raw_big_train_data/ raw_big_test_data/ train_big_data test
| 数据集 | 模型 | loss | auc | acc | mae |
| :------------------: | :--------------------: | :---------: |:---------: | :---------: |:---------: |
| -- | TagSpace | -- | -- | -- | -- |
| -- | TextClassification | -- | -- | -- | -- |
| -- | Classification | -- | -- | -- | -- |
## 分布式
......@@ -74,7 +85,7 @@ python text2paddle.py raw_big_train_data/ raw_big_test_data/ train_big_data test
| 数据集 | 模型 | 单机 | 同步 (4节点) | 同步 (8节点) | 同步 (16节点) | 同步 (32节点) |
| :------------------: | :--------------------: | :---------: |:---------: |:---------: |:---------: |:---------: |
| -- | TagSpace | -- | -- | -- | -- | -- |
| -- | TextClassification | -- | -- | -- | -- | -- |
| -- | Classification | -- | -- | -- | -- | -- |
----
......@@ -82,4 +93,4 @@ python text2paddle.py raw_big_train_data/ raw_big_test_data/ train_big_data test
| 数据集 | 模型 | 单机 | 异步 (4节点) | 异步 (8节点) | 异步 (16节点) | 异步 (32节点) |
| :------------------: | :--------------------: | :---------: |:---------: |:---------: |:---------: |:---------: |
| -- | TagSpace | -- | -- | -- | -- | -- |
| -- | TextClassification | -- | -- | -- | -- | -- |
\ No newline at end of file
| -- | Classification | -- | -- | -- | -- | -- |
models/rank/readme.md
浏览文件 @ 5e300b8c
# 排序模型库
## 简介
我们提供了常见的排序任务中使用的模型算法的PaddleRec实现, 单机训练&预测效果指标以及分布式训练&预测性能指标等。实现的排序模型包括 [多层神经网络](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/rank/dnn)、[Deep Cross Network](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/rank/dcn)、[DeepFM](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/rank/deepfm)、 [xDeepFM](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/rank/xdeepfm)、[Deep Interest Network](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/rank/din)、[Wide&Deep](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/rank/wide_deep)。
我们提供了常见的排序任务中使用的模型算法的PaddleRec实现, 单机训练&预测效果指标以及分布式训练&预测性能指标等。实现的排序模型包括 [多层神经网络](dnn)、[Deep Cross Network](dcn)、[DeepFM](deepfm)、 [xDeepFM](xdeepfm)、[Deep Interest Network](din)、[Wide&Deep](wide_deep)。
模型算法库在持续添加中，欢迎关注。
## 目录
* [整体介绍](#整体介绍)
* [排序模型列表](#排序模型列表)
* [模型列表](#模型列表)
* [使用教程](#使用教程)
* [数据处理](#数据处理)
* [训练](#训练)
......@@ -18,16 +18,43 @@
* [模型性能列表](#模型性能列表)
## 整体介绍
### 排序模型列表
### 模型列表
| 模型 | 简介 | 论文 |
| :------------------: | :--------------------: | :---------: |
| DNN | 多层神经网络 | -- |
| wide&deep | Deep + wide(LR) | [Wide & Deep Learning for Recommender Systems](https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2988450.2988454)(2016) |
| DeepFM | DeepFM | [DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction](https://arxiv.org/abs/1703.04247)(2017) |
| xDeepFM | xDeepFM | [xDeepFM: Combining Explicit and Implicit Feature Interactions for Recommender Systems](https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3219819.3220023)(2018) |
| DCN | Deep Cross Network | [Deep & Cross Network for Ad Click Predictions](https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3124749.3124754)(2017) |
| DIN | Deep Interest Network | [Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction](https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3219819.3219823)(2018) |
| wide&deep | Deep + wide(LR) | [Wide & Deep Learning for Recommender Systems](https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/2988450.2988454)(2016) |
| DeepFM | DeepFM | [DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction](https://arxiv.org/pdf/1703.04247.pdf)(2017) |
| DCN | Deep Cross Network | [Deep & Cross Network for Ad Click Predictions](https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3124749.3124754)(2017) |
| xDeepFM | xDeepFM | [xDeepFM: Combining Explicit and Implicit Feature Interactions for Recommender Systems](https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3219819.3220023)(2018) |
| DIN | Deep Interest Network | [Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction](https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3219819.3219823)(2018) |
下面是每个模型的简介（注：图片引用自链接中的论文）
[wide&deep](https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/2988450.2988454):
<p align="center">
<img align="center" src="../../doc/imgs/wide&deep.png">
<p>
[DeepFM](https://arxiv.org/pdf/1703.04247.pdf):
<p align="center">
<img align="center" src="../../doc/imgs/deepfm.png">
<p>
[XDeepFM](https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3219819.3220023):
<p align="center">
<img align="center" src="../../doc/imgs/xdeepfm.png">
<p>
[DCN](https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3124749.3124754):
<p align="center">
<img align="center" src="../../doc/imgs/dcn.png">
<p>
[DIN](https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3219819.3219823):
<p align="center">
<img align="center" src="../../doc/imgs/din.png">
<p>
## 使用教程
### 数据处理
......@@ -66,4 +93,4 @@
| Criteo | DCN | -- | -- | -- | -- | -- |
| Criteo | xDeepFM | -- | -- | -- | -- | -- |
| Census-income Data | Wide&Deep | -- | -- | -- | -- | -- |
| Amazon Product | DIN | -- | -- | -- | -- | -- |
\ No newline at end of file
| Amazon Product | DIN | -- | -- | -- | -- | -- |
readme.md
浏览文件 @ 5e300b8c
......@@ -108,7 +108,7 @@ python -m paddlerec.run -m ./models/rank/dnn/config.yaml -e single
| 方向 | 模型 | 单机CPU训练 | 单机GPU训练 | 分布式CPU训练 |
| :------: | :----------------------------------------------------------------------------: | :---------: | :---------: | :-----------: |
| 内容理解 | [Text-Classifcation](models/contentunderstanding/text_classification/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 内容理解 | [Text-Classifcation](models/contentunderstanding/classification/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 内容理解 | [TagSpace](models/contentunderstanding/tagspace/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 召回 | [TDM](models/treebased/tdm/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 召回 | [Word2Vec](models/recall/word2vec/model.py) | ✓ | x | ✓ |
......@@ -162,4 +162,4 @@ python -m paddlerec.run -m ./models/rank/dnn/config.yaml -e single
### 许可证书
本项目的发布受[Apache 2.0 license](LICENSE)许可认证。
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