QBQTC: QQ Browser Query Title Corpus
QQ浏览器搜索相关性数据集
QQ浏览器搜索相关性数据集（QBQTC,QQ Browser Query Title Corpus），是QQ浏览器搜索引擎目前针对大搜场景构建的一个融合了相关性、权威性、内容质量、 时效性等维度标注的学习排序（LTR）数据集，广泛应用在搜索引擎业务场景中。
相关性的含义：0，相关程度差；1，有一定相关性；2，非常相关。数字越大相关性越高。
| 训练集（train) | 验证集（dev) | 公开测试集（test_public) | 私有测试集(test) |
|---|---|---|---|
| 180,000 | 20,000 | 5,000 | >=10,0000 |
| 模型 | 训练集（train) | 验证集（dev) | 公开测试集（test_public) | 训练参数 |
|---|---|---|---|---|
| BERT-base | F1:80.3 Acc:84.3 | F1: 64.9 Acc:72.4 | F1: 64.1 Acc:71.8 | batch=64, length=52, epoch=7, lr=2e-5, warmup=0.9 |
| RoBERTa-wwm-ext | F1:67.9 Acc:76.2 | F1:64.9 Acc:71.5 | F1:64.0 Acc:71.0 | batch=64, length=52, epoch=7, lr=2e-5, warmup=0.9 |
| RoBERTa-wwm-large-ext | F1:79.8 Acc:84.2 | F1:65.1 Acc:72.4 | F1:66.3 Acc:73.1 | batch=64, length=52, epoch=7, lr=2e-5, warmup=0.9 |
f1_score来自于sklearn.metrics，计算公式如下：
F1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)
使用方式：
1、克隆项目
git clone https://github.com/CLUEbenchmark/QBQTC.git
2、进入到相应的目录
例如：cd QBQTC/baselines
3、下载对应任务模型参数
QBQTC/weights/bert-base-chinese
QBQTC/weights/chinese-roberta-wwm-ext
QBQTC/weights/chinese-roberta-wwm-ext-large
4、运行对应任务的模型(GPU方式):
python BERT.py --model_name_or_path ../weights/chinese-roberta-wwm-ext --max_seq_length 52 --batch_size 64 --num_epochs 7 --learning_rate 2e-5 --num_labels 3
简化版：python BERT.py
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在测试集(test.json)上做测试预测，并提交到测评系统
- 可以提交issue反馈问题；或添加QQ交流群:836811304
- 欢迎提交基线模型(baseline)代码。你可以通过提交一个pr，具体是在baselines目录下新建一个文件夹，我们会在24小时内处理。
