贺新春,人工智能和你对对联

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项目简介

此数据集收集于网络,包含超过700,000副对联数据。每副对联中全部为中文简体汉字,分句处使用全角符号。该数据集可用来训练对对联系统。

数据描述

字段说明:

字段名 字段类型 取值区间 字段描述
upper string 不为空 上联
lower string 不为空 下联

输入字段:

upper,

输出字段:

lower,

数据集来源: DuiDuiLian

参考文献:

[1]https://github.com/wb14123/couplet-dataset

奖励说明

1.总积分
-本项目总积分【INIT】为 180000 FAI
2.积分获取计算方式
- 所获积分均为整数
- 根据【Score】得分值做为奖励基本依据
- FAI(N)表示该项目中用户第N次更新得分获得的积分数量(详见下方计算公式)
3.积分获取规则
- 获得的积分奖励均为整数值
- 不超过项目中现有的【Score】,无法获得积分奖励
- 由FlyAI提供的样例得分作为基准得分值,需超过基准得分才可以参与
- 通过更新项目的【Score】获得奖励.值越接近 100 ,获得的积分奖励相应也会越高
4.额外奖励机制
- 通过使用不同类型的深度学习框架提交算法,可额外获得FAI值奖励
- 上传的算法模型,其他用户成功下载后可额外获得FAI值奖励!奖励额度根据【Score】得分浮动计算

计算公式

排行榜

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训练记录

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使用指南

1. 下载项目并解压
2. 使用终端进入到项目的根目录下

cd /path/to/project

Mac和Linux用户使用 ./flyai 脚本文件

3. 初始化环境并登录

授权flyai脚本

chmod +x ./flyai

下载完成之后,执行下列命令并使用微信扫码登录

./flyai init

登录成功之后,会自动下载运行所需环境

4. 本地开发调试

执行

./flyai test

安装项目所需依赖,并运行 main.py

如果使用本地IDE开发,可以自行安装 requirements.txt 中的依赖,运行 main.py 即可

5.提交训练到GPU

项目中如有新的引用,需加入到 requirements.txt 文件中

在终端下执行

./flyai train

返回sucess状态,代表提交离线训练成功

训练结束会以微信和邮件的形式发送结果通知

默认训练成功后不公开在项目排行榜中,公开项目需在提交训练时执行

./flyai train -p=1

完整训练设置执行代码示例:

./flyai train -p=1 -b=32 -e=100

通过执行训练命令,本次训练循环 100 次,每次训练读取的数据量为 32 ,公开提交模型

$vue{ errorTip }

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请查收FlyAI官方邮件查看详情 根据样例提高算法评分可以获得积分奖励 用来兑换GPU训练时长

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