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竞赛笔记：Hybrid Search (Ensemble Encoder + BM25)

article 2025/2/22 5:44:14

这段代码包含了两个命令，用于在Kaggle环境中安装Python包。下面是对每个命令的解析：

!pip install /kaggle/input/rank-bm25/rank_bm25-0.2.2-py3-none-any.whl
- 这是一个使用pip安装Python包的命令。
- !是Kaggle笔记本中用来执行shell命令的语法。
- pip install是pip包管理器的命令，用于安装Python包。
- /kaggle/input/rank-bm25/rank_bm25-0.2.2-py3-none-any.whl是.whl文件的路径，这是一个预编译的Python包，可以直接安装。
- rank_bm25是包的名称，0.2.2是版本号，py3-none-any表示这个包是为Python 3准备的，不依赖于特定的操作系统。
!python -m pip install -qq --no-index --find-links=/kaggle/input/eedi-library-from-sinchiro sentence-transformers faiss-gpu
- 这也是一个使用pip安装Python包的命令。
- python -m pip是使用Python的模块方式运行pip。
- install是pip的子命令，用于安装包。
- -qq是pip的选项，表示静默模式，减少输出信息。
- --no-index表示不使用Python包索引（PyPI）来查找包。
- --find-links=/kaggle/input/eedi-library-from-sinchiro指定了一个本地目录，pip将在这个目录中查找.whl文件来安装包。
- sentence-transformers和faiss-gpu是要安装的包名称。
- sentence-transformers是一个用于句子嵌入的库，常用于自然语言处理任务。
- faiss-gpu是一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库，带有GPU支持。

总结来说，这段代码在Kaggle环境中安装了两个Python包：rank_bm25和sentence-transformers以及faiss-gpu。这些包可能在后续的数据处理和模型训练中被使用。

rank_bm25
- 用途：rank_bm25是一个Python库，实现了BM25排名函数，这是一种基于概率的排名算法，常用于信息检索系统。BM25算法是TF-IDF（词频-逆文档频率）的改进版本，它考虑了文档长度对相关性的影响，并且可以处理长文档和短查询。
- 应用场景：在文本搜索、问答系统、推荐系统等领域，BM25可以帮助系统根据相关性对搜索结果进行排序。
- 特点：rank_bm25库提供了一个简单易用的接口，可以快速集成到各种Python项目中，支持多种数据格式，并且可以与Elasticsearch等搜索引擎配合使用。
sentence-transformers
- 用途：sentence-transformers是一个开源库，用于生成句子、段落和文本的嵌入（即向量表示）。这些嵌入可以用于各种NLP任务，如语义搜索、聚类、分类等。
- 应用场景：这个库特别适用于需要理解句子或文档语义的场景，比如在问答系统、聊天机器人、内容推荐等领域。
- 特点：sentence-transformers提供了多种预训练模型，这些模型在大规模数据集上进行了训练，可以用于多种语言。用户可以根据自己的需求选择不同的模型，或者进一步微调这些模型以适应特定的任务。
faiss-gpu
- 用途：faiss是一个快速地进行向量相似性搜索和密集向量聚类的库，由Facebook AI Research开发。faiss-gpu是faiss的GPU加速版本，可以利用NVIDIA的CUDA来加速计算。
- 应用场景：在需要处理大规模向量数据的场景中，faiss可以高效地执行最近邻搜索、向量聚类等操作。这在推荐系统、图像检索、语音识别等领域非常有用。
- 特点：faiss-gpu支持多种索引类型，包括基于树的索引、量化索引和基于哈希的索引等，这些索引类型可以根据数据的特性和查询需求进行选择。使用GPU加速可以显著提高处理速度，尤其是在处理大规模数据集时。

这两个包在数据科学和机器学习领域非常有用，尤其是在处理文本数据和进行大规模相似性搜索时。通过安装这些包，你可以在Kaggle项目中利用它们的强大功能来提升模型的性能。

这两个函数是用于处理数据和生成示例序列的，通常用于机器学习或自然语言处理任务中。下面我将分别分析这两个函数：

函数1: `generate_filtered_df`

功能：生成一个过滤后的DataFrame，包含特定构造ID（ConstructId）的问题，如果数量不足，则补充同一主题ID（SubjectId）的其他问题，最后随机补充以达到最小行数要求。

参数：

df：原始DataFrame。
question：包含特定问题的构造ID和主题ID的字典或Series。
min_rows：过滤后的DataFrame的最小行数，默认为5。
max_rows：过滤后的DataFrame的最大行数，默认为7。

过程：

根据question中的ConstructId从原始DataFrame df中筛选出相关问题。
如果筛选后的问题数量小于min_rows，则从同一SubjectId但不同ConstructId的问题中补充。
如果补充后的数量仍小于min_rows，则从原始DataFrame中随机选择问题进行补充，直到达到min_rows。
最后，从过滤后的DataFrame中随机选择最多max_rows行返回。

函数2: `get_example_sequences`

功能：从过滤后的DataFrame中生成示例序列，每个序列包含一个问题、正确答案、错误答案和误解名称。

参数：

filtered_train_df：经过generate_filtered_df函数处理后的DataFrame。
num_examples：要生成的示例序列数量，默认为3。

过程：

初始化一个空列表examples来存储示例序列。
从filtered_train_df中随机选择最多num_examples行。
对于每一行，检查每个错误答案选项（A、B、C、D），如果该选项不是正确答案，并且对应的误解ID（MisconceptionId）不为空，则生成一个示例序列。
每个示例序列包含：
- 问题文本：由构造名称（ConstructName）和问题文本（QuestionText）组成。
- 正确答案文本：对应正确答案选项的答案文本（AnswerText）。
- 错误答案文本：当前错误答案选项的答案文本。
- 误解名称：根据误解ID从misconception_mapping DataF

这个函数predict_misconception用于预测问题中的误解（misconception）。它通过生成一系列对话提示（prompts），然后使用一个模型（phi_pipe）来预测每个提示的误解。以下是对这个函数的详细分析：

函数：`predict_misconception`

功能：预测一系列问题中的误解。

参数：

questions：包含问题信息的列表，每个问题是一个字典。
phi_pipe：一个模型或函数，用于处理对话提示并生成预测。

过程：

初始化一个空列表all_prompts来存储所有的对话提示。
遍历questions中的每个问题q：
- 从问题q中提取正确答案的文本。
- 使用generate_filtered_df函数生成过滤后的DataFrame。
- 使用get_example_sequences函数从过滤后的DataFrame中获取示例序列。
- 初始化一个空列表messages来存储当前问题的对话提示。
遍历每个示例序列example：
- 向messages添加一系列预定义的对话提示，包括问题、请求正确答案、提供正确答案、请求错误答案、分析错误答案以推断误解。
向messages添加额外的对话提示，包括问题、请求正确答案和提供正确答案。
遍历每个错误答案选项（A、B、C、D）：
- 如果选项不是正确答案，提取错误答案的文本。
- 复制当前的messages并添加错误答案的提示。
- 将复制的messages添加到all_prompts列表中。
使用phi_pipe模型处理all_prompts中的所有对话提示，并获取预测结果。
初始化一个空列表processed_responses来存储处理后的预测结果。
遍历phi_pipe的预测结果：
- 提取生成的文本，并从中提取误解信息。
- 如果文本中包含“Misconception for incorrect answer:”，则提取该字符串后面的内容作为误解。
- 如果文本中不包含该字符串，则直接使用文本内容。
- 将处理后的误解添加到processed_responses列表中。
返回processed_responses列表，其中包含所有问题的预测误解。

总结

这个函数通过构建一系列对话提示，模拟了一个问答和分析的过程，以预测问题中的误解。它利用了一个模型（phi_pipe）来生成预测结果，并从结果中提取误解信息。这种方法可以用于教育领域的误解检测，帮助教师和学生识别和纠正常见的误解。

这个函数process_questions_batch处理一批问题，生成每个问题的误解预测结果。它结合了多种方法，包括嵌入生成、语义搜索、关键词搜索和混合搜索。以下是对这个函数的详细分析：

函数：`process_questions_batch`

功能：处理一批问题，生成每个问题的误解预测结果。

参数：

questions：包含问题信息的列表，每个问题是一个字典。
misc_embeddings：误解的嵌入向量。

过程：

生成问题嵌入：
- 使用不同的模型（bge_model、gte_model、mpnetv2_model）为questions中的每个问题生成嵌入向量。
- bge_embeddings、gte_embeddings、mpnetv2_embeddings分别是不同模型生成的嵌入向量。
填充嵌入向量：
- 对gte_embeddings和mpnetv2_embeddings使用pad_embeddings函数进行填充，以确保它们具有相同的维度。
- bge_embeddings不需要填充，所以bge_embeddings_padded直接等于bge_embeddings。
集成嵌入向量：
- 使用加权求和的方式将不同模型生成的嵌入向量集成在一起，形成ensemble_embeddings。
- weight1、weight2、weight3是不同模型的权重。
语义搜索：
- 使用semantic_search函数对集成的嵌入向量进行语义搜索，返回搜索结果和分数。
关键词搜索：
- 使用predict_misconception函数预测每个问题的误解，然后使用bm25_search函数进行关键词搜索，返回搜索结果和分数。
混合搜索：
- 使用combined_search函数结合语义搜索和关键词搜索的结果，生成最终的搜索结果。
生成结果：
- 遍历questions中的每个问题和每个错误答案选项（A、B、C、D），如果选项不是正确答案，则从combined_results中提取对应的误解预测结果。
- 将问题ID和预测的误解ID组合成QuestionId_Answer，并将其添加到结果列表results中。
返回结果：
- 返回results列表，其中包含每个问题的错误答案选项和对应的预测误解ID。

总结

这个函数通过集成不同模型生成的嵌入向量，结合语义搜索和关键词搜索，实现了对问题中误解的预测。它利用了多种方法的优势，提高了预测的准确性和鲁棒性。这种方法可以应用于教育领域的误解检测，帮助识别和纠正学生的错误概念。

这个函数generate_misc_embeddings用于为一系列误解（misconceptions）生成集成的嵌入向量。这些嵌入向量可以用于后续的搜索或比较任务。以下是对这个函数的详细分析：

函数：`generate_misc_embeddings`

功能：为误解生成集成的嵌入向量。

参数：

misconceptions：包含误解信息的列表或数据结构。

过程：

生成单个模型的嵌入向量：
- 使用三个不同的模型（bge_model、gte_model、mpnetv2_model）为misconceptions中的每个误解生成嵌入向量。
- bge_embeddings、gte_embeddings、mpnetv2_embeddings分别是不同模型生成的嵌入向量。
填充嵌入向量：
- 对gte_embeddings和mpnetv2_embeddings使用pad_embeddings函数进行填充，以确保它们具有相同的维度。
- bge_embeddings不需要填充，所以bge_embeddings_padded直接等于bge_embeddings。
集成嵌入向量：
- 使用加权求和的方式将不同模型生成的嵌入向量集成在一起，形成ensemble_embeddings。
- weight1、weight2、weight3是不同模型的权重，这些权重与在问题嵌入集成中使用的权重相同。
返回集成的嵌入向量：
- 返回ensemble_embeddings，这是为misconceptions生成的集成嵌入向量。