*1、同时跑矫正和不矫正的dev
*2 、max col分为设置为2和3
ops只用 大于 小于 等于
*3、w相关模型单独跑
效果差
4、提高wc的acc，试图用wc去矫正wv
*5、修改模型，不能argmax了，因为可以同列啊！！
6 ngram修改
模型从头整理：
*1 提交的model重新跑，但同时打印矫正or不矫正 （有SNP、SAP）
dev上，从0.59提升到0.60，也就是修改后的矫正效果better了
*2、改WCP，不再argmax
WCP的loss函数也要改，不能再用sigmoid 二元交叉熵了
*3、增强数据
file_dir = '/home/lvsl/competitations/nl2sql/sqlova_1/data/zhuiyisql/test_our_model/artifitial/'
file_w = open(file_dir + 'artifial_dev_noor_right.json','w')
之所以可以过滤掉重复的，是因为table中很多就是一列都是相同的，但是了，，哎
artifitial文件下的数据，都是处理过错误情况了
4、AND OR MODEL
my_dir = '/home/lvsl/competitations/nl2sql/sqlova_1/data/zhuiyisql/test_our_model/'
write_file = my_dir + 'train_or_without_huo_right.json' 都是ops=2，且句子中没有或的，基本都是conds的列相同的
#conds选择大于1列时 1) 不同列 and：16260 or3709 or有或：3585 or没有或：124 （0.033，）
#conds选择大于1列时 1) 相同列 and：72 or5052 or有或：89 or没有或：4963 -- and待修正
5 矫正的时候注意：
一定为or的两种情况 ； 列相同时op一定相同
同列的op相同如何考虑
大于小于的准确率是否直接匹配修正，“都"
6 除了没修正还有个大问题，就是数据库总是更低。。
修改predict
修改百度百科的bert
分类句子
2000 改wcp和loss后,train final 28000 dev跑两种
500 op max col加上 -差
best model用修正，调eg,想ngram最后在表中找不到时修正，中午前提交更好结果
train noor right:
24343中列相同的125
dev noor right:
2551中列相同的9
train
41521 5109
dev:
4395 520
train.json上面一列和多列的占比
41521 25093
artifitia上：50177 23575
4161 4091
tb rows ... 2552
tb rows my ... 2552
0.6017248137985104
2252 2507 2017 2454 1917
当conds的列的type为real的时候，op一定不为！=
当conds的列的type不为real的时候，op一定为 ==
for i,cond in enumerate(sql['sql']['conds']): if tb_ids[sql["table_id"]]["types"][cond[0]] == "real": real_dic[cond[1]] += 1 if tb_ids[sql["table_id"]]["types"][cond[0]] != "real": not_real_dic[cond[1]] += 1
{0: 10075, 1: 2730, 2: 1103, 3: 4} 3:4--关键字：除了，不等于
{0: 104, 1: 32, 2: 44751, 3: 27}
{0: 1182, 1: 398, 2: 128, 3: 1} 3:1--错误数据，question只有‘1111’
{0: 15, 1: 10, 2: 4474, 3: 0}
不是real的时候op=3 ：错误数据或者不是。。。除了。。
not real... text {'table_id': 'aa1075753b0611e9b445f40f24344a08', 'question': '请问滦县人民医院有什么岗位需要招人吗？', 'sql': {'agg': [0], 'cond_conn_op': 0, 'sel': [5], 'conds': [[2, 3, '滦县人民医院']]}, 'query': {'agg': [0], 'cond_conn_op': 0, 'sel': [5], 'conds': [[2, 3, '滦县人民医院']]}, 'question_tok': ['请', '问', '滦', '县', '人', '民', '医', '院', '有', '什', '么', '岗', '位', '需', '要', '招', '人', '吗', '？'], 'wvi_corenlp': [[2, 7]]}
not real... text {'table_id': 'f4497835453d11e9a3b4f40f24344a08', 'question': '在山东省抽查结果不合格的公司都有哪些呢？', 'sql': {'agg': [0], 'cond_conn_op': 1, 'sel': [1], 'conds': [[6, 3, '不合格'], [2, 2, '山东省']]}, 'query': {'agg': [0], 'cond_conn_op': 1, 'sel': [1], 'conds': [[6, 3, '不合格'], [2, 2, '山东省']]}, 'question_tok': ['在', '山', '东', '省', '抽', '查', '结', '果', '不', '合', '格', '的', '公', '司', '都', '有', '哪', '些', '呢', '？'], 'wvi_corenlp': [[8, 10], [1, 3]]}
不是real的时候，question当成real去大于小于
not real... text {'question': '一共有几家公司预计是13年的市价盈利比率在6倍以上', 'table_id': '69d2a666334311e9acbf542696d6e445', 'sql': {'agg': [4], 'cond_conn_op': 0, 'sel': [1], 'conds': [[8, 0, '6']]}, 'query': {'agg': [4], 'cond_conn_op': 0, 'sel': [1], 'conds': [[8, 0, '6']]}, 'question_tok': ['一', '共', '有', '几', '家', '公', '司', '预', '计', '是', '1', '3', '年', '的', '市', '价', '盈', '利', '比', '率', '在', '6', '倍', '以', '上'], 'wvi_corenlp': [[21, 21]]}
real.. {'question': '1111', 'table_id': '69ce143d334311e9a60a542696d6e445', 'sql': {'agg': [0], 'cond_conn_op': 0, 'sel': [0], 'conds': [[3, 3, '1111']]}, 'query': {'agg': [0], 'cond_conn_op': 0, 'sel': [0], 'conds': [[3, 3, '1111']]}, 'question_tok': ['1', '1', '1', '1'], 'wvi_corenlp': [[0, 3]]}
not real... text {'question': ' ((城市) 小于 14城合计) 城市 的 总共 是多少', 'table_id': 'e0ac070c333a11e9849c542696d6e445', 'sql': {'agg': [4], 'cond_conn_op': 0, 'sel': [0], 'conds': [[0, 1, '14城合计']]}, 'query': {'agg': [4], 'cond_conn_op': 0, 'sel': [0], 'conds': [[0, 1, '14城合计']]}, 'question_tok': [' ', '(', '(', '城', '市', ')', ' ', '小', '于', ' ', '1', '4', '城', '合', '计', ')', ' ', '城', '市', ' ', '的', ' ', '总', '共', ' ', '是', '多', '少'], 'wvi_corenlp': [[10, 14]]}
not real... text {'question': '哪些公司的应收周转率大于41.61%或者归母净利润小于10亿', 'table_id': 'c5ab812834b411e9a8bf542696d6e445', 'sql': {'agg': [0], 'cond_conn_op': 2, 'sel': [0], 'conds': [[1, 0, '41.61'], [3, 1, '10']]}, 'query': {'agg': [0], 'cond_conn_op': 2, 'sel': [0], 'conds': [[1, 0, '41.61'], [3, 1, '10']]}, 'question_tok': ['哪', '些', '公', '司', '的', '应', '收', '周', '转', '率', '大', '于', '4', '1', '.', '6', '1', '%', '或', '者', '归', '母', '净', '利', '润', '小', '于', '1', '0', '亿'], 'wvi_corenlp': [[12, 16], [27, 28]]}
