案例介绍
智源&计算所虚假新闻挑战赛的task1 False News Text Detection 初赛成绩 top-4，复赛成绩 top-12
模型无特别之处，直接用的LM base (roBERTa 和 XLNet)，科大讯飞训练的版本
用large的batchsize太小效果不如base，机器好的请忽略
在保证截断长度能覆盖大部分数据的情况下，batchsize越大越好，这里截断长度192，batchsize24，差不多11G显存跑满
大部分模型evaluate的情况都是FN比FP要高几倍，投票策略单纯五五开的话效果不理想(10折单模初赛线上只有0.89左右)
所以投票策略应该侧重于提高正类的召回
用投票完的结果作为脏标签最后再过一遍训练，结果能辅助稳定提升3-4个千分点(无论在初赛还是复赛)
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