--- language: zh license: mit task_categories: - token-classification tags: - chinese-word-segmentation - crf - sequence-labeling pretty_name: Wapic CWS Data size_categories: - 10M `,空行分句),wapic 训练/评估的原生输入格式。 训练数据(`-1` / `-2`)为 `.gz` 压缩,测试数据(`-test-1` / `-test-2`)未压缩。 评测时喂给 `wapic test` 的"纯字符输入"可从 gold `.txt` 去掉标签列生成: `awk '{print $1}' wapic-cws-data-test-2.txt`。 ```json {"source": "李镇全今天接受了记者的采访", "cut": "李镇全 今天 接受 了 记者 的 采访"} ``` ## 用法 ```python from datasets import load_dataset ds = load_dataset("Ismantic/wapic-cws-data", data_files={ "stage2": "dataset/wapic-cws-data-2.jsonl.gz", "test_pdmp": "dataset/wapic-cws-data-test-2.jsonl", }) ``` 模型在 `wapic-cws-data-test-2`(PD-1998)/ `wapic-cws-data-test-1`(12M)上的 F1 = **98.01 / 97.95**。 > **去污染说明**:测试集已剔除与训练数据(data-1/data-2)逐字重合的句子 > (PD-1998 剔除 6.3%,12M 剔除 16.5%——12M 与 Stage-1 语料同源,重合较多)。 > 留下的句子模型在训练中从未见过,F1 反映真实泛化能力。 ## 训练 发布模型 `Ismantic/wapic-cws` 采用两阶段 warm-start: - **Stage 1**(`wapic-cws-data-1`,蒸馏数据)→ 训练出 base 模型 `wapic-cws-base.wac`。 - **Stage 2**(`wapic-cws-data-2`,针对 badcase 的增强数据)→ 在 base 上 `--init-from` 精修。 复现命令(`.gz` 解压为 `.txt` 后使用;Stage-2 共 60 迭代 = 3×20 链式、 禁用早停,为迭代-F1 曲线的峰值区间;100 迭代起过拟合): ```bash # Stage 1 base(蒸馏数据训练出 wapic-cws-base.wac,一般直接复用,不重训) # Stage 2(ck20 → ck40 → ck60 链式三段): ./build/wapic fit -p data/pattern.txt --init-from data/wapic-cws-base.wac \ -a l-bfgs -i 20 -e 0.0000001 -1 0.005 -2 0.0001 -t 8 --histsz 5 --save-binary \ data/wapic-cws-data-2.txt data/ck20.wac # 同参数 --init-from data/ck20.wac → ck40.wac,再 --init-from ck40 → ck60.wac,然后: ./build/wapic convert -m data/ck60.wac --save-binary --save-prune \ --prune-threshold 0.04 data/wapic-cws.wac ``` ## 来源与许可 数据卡与打包脚本为 MIT。底层语料源自人民日报 1998、LTP/base1 自动标注及公开新闻语料 (OpenNews / PeopleDaily),**原始语料版权归各自所有者**,此处仅提供分词标注衍生形式, 供研究复现使用。