所谓“文本正则”，即将手写形式的文本转换成语音形式的文本。
例子：
- 手写：
A baby giraffe is 6ft tall and weighs 150lb. - 语音：
A baby giraffe is six feet tall and weighs one hundred fifty pounds.
目前kernel上主要以收集大辞典的方法为主流。
基于RNN的方法在paper中提到说效果不佳。
token的所有类别：['PLAIN', 'PUNCT', 'DATE', 'LETTERS', 'CARDINAL', 'VERBATIM', 'DECIMAL', 'MEASURE', 'MONEY', 'ORDINAL', 'TIME', 'ELECTRONIC', 'DIGIT', 'FRACTION', 'TELEPHONE', 'ADDRESS']。
其中，'PLAIN', 'PUNCT'是输出和输入相同的类别。但训练数据中，只有'PUNCT'的输出和输入完全相同，'PLAIN'的输入和输出相同的个数是：7317175，总共个数是：7353693。比例是：0.995034059757458。这里后续需要继续调查。
在训练集中，'PLAIN', 'PUNCT'所占的比例是0.931。
0.9937-198/489
使用kernel中提供的方法尝试了一下。大致上就是从训练语料中提取一个大辞典，这个词典包括所有词以及其映射。不同的方法引进了更多的额外训练语料。
0.9164
用xgboost训练了一个二分类器，判别某个token是不是属于'PLAIN'+'PUNCT'。是则输入和输出相同，否则输出""。得到这个准确率。
0.9835
用xgboost训练了一个三分类器，判别某个token是否属于'PLAIN', 'PUNCT'还有其他。
最终发现还是要使用全分类器full_classifier，即16个类别全都分全。然后针对每个类别手动设计normalize的过程full_replace和replace_by_rule。并使用test/test_one_class.py一个一个类别调准确率。这一阶段准确率的提升主要来自对每个单独类别的normalize的优化。
准确率：0.9908->0.9921->0.9937->0.9942->0.9951->0.9954->0.9956
排名：75/554，已经进入铜牌区域，但也进入了瓶颈，单独类别的转换准确率很难找到大幅提升的改进点。
使用脚本full_replace_train.py发现所有的训练数据，如果知道其分类，那么normalize的准确率是：9913201 / 9918441 = 0.9994716911659807。也就是说，错误的数目只有5k+了，继续修改normalize上升空间有限。
转换思路，继续提高分类器的准确率。
根据对数据的分析，发现分类器有几类典型错误：
- 1.被误认为是
cardinal的实际上的date的年份。这类情况特征明显，长度是4的数字都判为date即可。 - 2.被误认为是
plain的实际上的electronic的网站，比如baidu.com之类的，写一个简单的规则判断。
上面总结的规则都集中在patch_classifier.py脚本中，在分类器给出判定结果之后再跑一遍，作为对分类器的修正。
- 1.特征工程：token的长度；是否是一句话中第一个token。目前特征工程对模型准确率没有明显提升。
v2。 - 2.调整权重：因为本次任务是非常unbalanced的分类任务，因此最好对于不同类别的数据，在计算loss的时候，采用不同的权重。
v3。 - 3.调参：关键参数：
max_depth，round_num。v2。
比赛第一天，新的测试数据发布。按照之前的模型跑一版，到0.9933，直接窜到第三名。也不知道可以坚挺多久。
使用大字典的方法跑了一个baseline：0.9893，用作后续提高的对比数据。
寻找错误大概从两个方向上去找：1.找分类器分错的类别。2.找normalizer没有换对的情况。
分类器分错的类别可以通过分类器输出的分类信心概率来获取。比如使用xgboost中的'objective': 'multi:softprob'参数设定。检查prob值特别小的数据。
通过最终结果去找可以直接使用大字典跑出来的baseline去比较不同，但这个方法也不尽靠谱，不同的不一定错，相同的不一定对。但也可以从中观察，找到一些规律。
还可以直接在最终的结果中去找数字和特殊符号，一般是normalize失败的情况，这个方法可以查出来。
目前是0.9947。
今天是比赛最后一天，发现之前xgboost的参数设置有问题： 'nthread': -1，直接删掉，因为默认值是最大值。果然重新运行之后cpu的8核满负荷运行。快了很多。
另外把之前的基于context的方法做了一下修正：之前每个token都会包括上一个token和下一个token。那么句子中的最后一个token的context会包含下一句的第一个token，句子的第一个token的context会包含上一句的最后一个token。这显然是不对的。因此在每句之间加入全0向量。忽略该向量本身，只是用于其他向量的context。
最后一天重新check所有类别的rule函数，发现还有不错的可改进空间。
还能继续改的：
ORDINAL: 前面有没有the的问题。VERBATIM:#是hash-tag还是number的问题。
roman:罗马数字和阿拉伯数字的转换。num2words:文字和数字的转换，支持序数的数字。inflect:单词复数形式的转换等。