selector-standardizers 0.6.2

Electoral Data Standardization classes for the Selector project

Selector-standardizers

Модуль проекта Selector, реализующий основную логику обработки данных протоколов:

• распознавание уровня выборов
• распознавание уровня комиссии
• подбор схемы данных
• распознавание полей протокола
• конвертирование в стандартный формат, соответствующий схеме
• обучение ML-моделей распознавания.

Для работы тестов необходимо задать переменную окружения GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS, указывающую путь к JSON файлу аутентификации Google Cloud Storage (GCS) проекта codeforrussia-selector.

PYTHONPATH=src GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=<path_to_google_credentials_json> pytest

Обучение модели распознавания полей протоколов

Обучение (точнее, fine-tuning) ML-модели осуществляется по текущей Avro схеме. Avro схема разрабатывается для выборов определенного уровня и типа. Pre-trained DeepPavlov RuBERT sentence encoder модель уже способна распознавать различные поля протоколов. Для улучшения ее качества используется fine-tuning модели по отношению к triplet loss на синтетических данных, сгенерированных из Avro схемы.

1. Генерируются синтетические данные для обучения из имен и алиасов полей протоколов в схеме.
2. Fine-tuning языковой модели по triplet loss.
3. Экспорт модели в формат, принимаемый Sentence-BERT.

Пример команды тренировки:

PYTHONPATH=src python -m org.codeforrussia.selector.standardizer.recognizers.similarity.train --election-level REGIONAL --election-type PERSONAL --output-model-dir /tmp/codeforrussia-selector/ml-models/similarity-protocol-recognizer_1_0_0.zip