仇恨言论识别

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体验云端免费GPU极速训练,还能赢奖⾦!

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大赛简介

此数据集包含25000多条推文内容。仇恨言论识别任务:查看短文,并确定它是否为 0(包含仇恨言论),1(冒犯性的,但没有仇恨言论),2(一点也没有冒犯性)。

赛事主题和数据说明

赛题描述

通过实现算法并提交训练,获取奖金池奖金。小提示:抢先更新算法排行榜,有更大机会获取高额奖金哦!

数据来源

HOLDistinguish

数据描述

由于需要提交代码作品在云端进行训练,参赛数据集不对外开放。仅提供调试数据,可通过使用本地调试的方式获取调试数据集。本地调试和提交指南请查看[文档中心]

字段说明:

文件名 字段名称 字段类型 备注
text string 不为空 文本
label int 大于等于 0, 小于等于 2 分类标签

参考文献:

[1]Racial Bias in Hate Speech and Abusive Language Detection Datasets

评审标准

算法输入输出格式

输入字段: text,

输出字段: label,

评审指标说明

  • 精确率(Precision,简称为P):正确预测为正的占全部预测为正的比例
  • 召回率(Recall,简称为R):正确预测为正的占全部实际为正的比例
  • F1-Score 是精确率和召回率的一种加权平均,它的最大值为1,最小值为0
  • 计算公式如下:
  • 评审计算公式

展开

  • 竞赛排行榜
  • 自由练习榜单
超过 90分 的成绩会在48小时内更新到排行榜,不要着急哦!
第三名

提供者:NLP-Learner

暂未公开
batch数据为64,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为92.45。

2019-09-07 19:33:33

1602.00

暂未公开
第三名

提供者:sakuranew

大神经验
batch数据为500,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为92.4。

2019-09-03 11:17:10

951.00

大神经验
第三名

提供者:凉心半浅良心人

暂未公开
batch数据为32,循环次数为3次,损失函数优化完,最终完成评分为92.34。

2019-08-21 13:13:33

769.00

暂未公开
4

提供者:永不息的舞步

暂未公开
batch数据为32,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为92.17。

2019-08-24 14:40:46

352.50

暂未公开
5

提供者:zyccyz

暂未公开
batch数据为32,循环次数为3次,损失函数优化完,最终完成评分为92.11。

2019-09-10 02:18:20

暂未公开
6

提供者:未名湖畔的落叶

暂未公开
batch数据为32,循环次数为5次,损失函数优化完,最终完成评分为92.09。

2019-08-10 21:15:09

187.50

暂未公开
7

提供者:Sunny^_^Today

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为92.06。

2019-09-08 07:03:47

暂未公开
8

提供者:迷途小书童

暂未公开
batch数据为128,循环次数为3次,损失函数优化完,最终完成评分为91.49。

2019-09-05 04:23:17

暂未公开
9

提供者:yphacker

暂未公开
batch数据为32,循环次数为8次,损失函数优化完,最终完成评分为91.21。

2019-09-02 19:02:46

暂未公开
10

提供者:gboy

暂未公开
batch数据为1,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为91.07。

2019-09-06 21:53:43

暂未公开
11

提供者:Noah

暂未公开
batch数据为128,循环次数为16次,损失函数优化完,最终完成评分为90.68。

2019-08-16 11:14:30

暂未公开
12

提供者:learnFromBest

暂未公开
batch数据为32,循环次数为8次,损失函数优化完,最终完成评分为90.64。

2019-08-24 10:00:13

暂未公开
13

提供者:killf

暂未公开
batch数据为32,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为90.51。

Paddle

NLP

2019-08-10 07:57:44

1.25

暂未公开
14

提供者:麦小杨

暂未公开
batch数据为32,循环次数为4次,损失函数优化完,最终完成评分为90.45。

2019-08-17 20:39:36

暂未公开
15

提供者:向颖聪

暂未公开
batch数据为64,循环次数为7次,损失函数优化完,最终完成评分为90.45。

2019-08-29 14:32:22

暂未公开
16

提供者:那棵树

暂未公开
batch数据为64,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为90.35。

2019-08-15 00:25:22

暂未公开
17

提供者:未过及格线

暂未公开
batch数据为32,循环次数为800次,损失函数优化完,最终完成评分为90.17。

2019-09-04 17:25:58

暂未公开
18

提供者:莫须有の嚣张

暂未公开
batch数据为64,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为89.96。

2019-08-11 17:09:54

暂未公开
19

提供者:Xin Yao

暂未公开
batch数据为128,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为89.76。

2019-08-10 12:14:24

暂未公开
20

提供者:无......有

暂未公开
batch数据为64,循环次数为16次,损失函数优化完,最终完成评分为89.76。

2019-09-11 07:47:12

暂未公开
21

提供者:风轻云淡

暂未公开
batch数据为64,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为89.71。

2019-08-24 15:41:41

暂未公开
22

提供者:nigeiwochi

暂未公开
batch数据为5,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为89.53。

2019-08-13 12:47:47

暂未公开
23

提供者:探索之路

暂未公开
batch数据为128,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为89.53。

2019-08-14 09:29:49

暂未公开
24

提供者:雨殇残风

暂未公开
batch数据为100,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为89.37。

2019-09-01 19:23:15

暂未公开
25

提供者:AMERICA

暂未公开
batch数据为1000,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为89.3。

2019-09-05 22:45:41

暂未公开
26

提供者:HxH

暂未公开
batch数据为64,循环次数为5次,损失函数优化完,最终完成评分为89.22。

2019-08-30 15:32:04

暂未公开
27

提供者:summer 丶

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为89.13。

2019-09-16 09:31:37

暂未公开
28

提供者:为之奈何

暂未公开
batch数据为128,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为89.11。

2019-08-22 10:33:02

暂未公开
29

提供者:malena

暂未公开
batch数据为256,循环次数为1340次,损失函数优化完,最终完成评分为89.07。

2019-08-09 05:04:36

暂未公开
30

提供者:指尖、泪残留

暂未公开
batch数据为500,循环次数为64次,损失函数优化完,最终完成评分为88.92。

2019-08-17 12:43:48

暂未公开
31

提供者:重阳

暂未公开
batch数据为500,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为88.82。

2019-09-09 21:03:22

暂未公开
32

提供者:Cwinq

暂未公开
batch数据为10,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为88.78。

2019-08-14 03:16:06

暂未公开
33

提供者:happyprince

暂未公开
batch数据为500,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为88.73。

2019-08-09 00:00:22

暂未公开
34

提供者:紫湘醉

暂未公开
batch数据为512,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为88.73。

2019-09-16 17:59:06

暂未公开
35

提供者:王大伟

暂未公开
batch数据为500,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为88.68。

2019-09-09 07:26:33

暂未公开
36

提供者:天才一小本

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为88.66。

2019-09-04 15:42:05

暂未公开
37

提供者:还是要继续

暂未公开
batch数据为500,循环次数为5次,损失函数优化完,最终完成评分为88.63。

TensorFlow

TextCNN

2019-09-18 20:52:01

暂未公开
38

提供者:==

暂未公开
batch数据为32,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为88.46。

PyTorch

Transformer

2019-09-08 15:32:18

暂未公开
39

提供者:Robinbg

暂未公开
batch数据为64,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为88.32。

2019-08-31 14:41:28

暂未公开
40

提供者:夏1564457098

暂未公开
batch数据为32,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为88.29。

2019-08-29 19:06:19

暂未公开
41

提供者:年小舜

暂未公开
batch数据为500,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为88.16。

2019-08-21 14:22:20

暂未公开
42

提供者:绝缘体

暂未公开
batch数据为500,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为88.08。

2019-09-10 04:03:35

暂未公开
43

提供者:川

暂未公开
batch数据为64,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为88.06。

2019-08-24 16:59:44

暂未公开
44

提供者:白开水

暂未公开
batch数据为100,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为87.99。

2019-08-15 10:05:30

暂未公开
45

提供者:cl

暂未公开
batch数据为64,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为87.96。

2019-08-25 03:53:44

暂未公开
46

提供者:FC

暂未公开
batch数据为64,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为87.93。

2019-09-06 01:15:46

暂未公开
47

提供者:AiFool

暂未公开
batch数据为1024,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为87.91。

2019-08-14 17:00:04

暂未公开
48

提供者:cnn

暂未公开
batch数据为1000,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为87.84。

2019-09-05 12:56:51

暂未公开
49

提供者:丁远东

暂未公开
batch数据为128,循环次数为16次,损失函数优化完,最终完成评分为87.82。

2019-08-22 17:03:40

暂未公开
50

提供者:宇宙

暂未公开
batch数据为64,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为87.81。

2019-08-23 18:55:43

暂未公开
51

提供者:雷咖啡

暂未公开
batch数据为64,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为87.79。

2019-08-22 19:56:00

暂未公开
52

提供者:玖月初识

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为87.75。

2019-08-12 13:32:01

暂未公开
53

提供者:恒

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为87.7。

2019-08-31 19:52:01

暂未公开
54

提供者:nlp-ygq

暂未公开
batch数据为500,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为87.42。

2019-09-10 05:23:34

暂未公开
55

提供者:就是很任性

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为87.29。

2019-08-31 23:05:49

暂未公开
56

提供者:六个骨头

暂未公开
batch数据为500,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为87.27。

2019-08-22 22:18:47

暂未公开
57

提供者:duoge

暂未公开
batch数据为64,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为87.26。

2019-08-22 11:59:32

暂未公开
58

提供者:侠

暂未公开
batch数据为128,循环次数为64次,损失函数优化完,最终完成评分为87.1。

2019-08-22 19:44:19

暂未公开
59

提供者:丅丄

暂未公开
batch数据为256,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为86.67。

2019-09-06 01:50:06

暂未公开
60

提供者:qck15570179927

暂未公开
batch数据为32,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为86.67。

2019-09-07 23:14:51

暂未公开
61

提供者:ALC

暂未公开
batch数据为500,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为86.21。

2019-08-18 14:57:34

暂未公开
62

提供者:ON-looker

暂未公开
batch数据为32,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为86.07。

2019-08-09 20:34:59

暂未公开
63

提供者:binwang672012@gmail.com

暂未公开
batch数据为32,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为85.49。

2019-08-13 17:43:37

暂未公开
64

提供者:小帆

暂未公开
batch数据为500,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为84.9。

2019-09-02 16:08:03

暂未公开
65

提供者:青青子衿

暂未公开
batch数据为500,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为84.86。

2019-08-16 11:26:46

暂未公开
66

提供者:中华田园

暂未公开
batch数据为32,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为84.56。

2019-09-09 22:07:02

暂未公开
67

提供者:我吃定了这第一

暂未公开
batch数据为1,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为79.9。

2019-08-09 05:24:11

暂未公开
68

提供者:陈明威

暂未公开
batch数据为32,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为68.44。

2019-08-30 22:19:50

暂未公开
第一名
弱鸡瑟瑟发抖 2020-01-19 00:16:47
2020-01-19 00:16:47
91.17
第二名
infinite 2019-12-30 14:26:41
2019-12-30 14:26:41
90.95
第三名
对方正在输入 2019-11-17 15:53:24
2019-11-17 15:53:24
90.31
4
AMERICA 2019-10-07 20:33:19
2019-10-07 20:33:19
89.82
5
天才一小本 2019-12-08 18:15:30
2019-12-08 18:15:30
89.24
6
红但丁 2019-10-07 19:58:46
2019-10-07 19:58:46
89.12
7
土豆土豆大土豆 2019-10-09 11:47:07
2019-10-09 11:47:07
89.12
8
Jeremy 2019-10-09 22:30:35
2019-10-09 22:30:35
89.12
9
徐文强 2019-10-15 21:48:35
2019-10-15 21:48:35
89.12
10
秦殇 2019-10-18 14:48:34
2019-10-18 14:48:34
89.12
11
cracked2 2019-10-31 14:03:35
2019-10-31 14:03:35
89.12
12
starlitskyly 2019-11-04 23:26:38
2019-11-04 23:26:38
89.12
13
帅蛋帅帅 2019-11-15 11:16:57
2019-11-15 11:16:57
89.12
14
Jave 2019-11-17 19:42:23
2019-11-17 19:42:23
89.12
15
0.0呔! 2019-11-18 10:48:54
2019-11-18 10:48:54
89.12
16
abc1574928501 2019-11-28 16:32:11
2019-11-28 16:32:11
89.12
17
wy1572255365 2019-12-01 23:45:50
2019-12-01 23:45:50
89.12
18
+ + 2019-12-05 14:14:20
2019-12-05 14:14:20
89.12
19
会员1571973877 2020-02-22 09:00:43
2020-02-22 09:00:43
89.12
20
阿华田不如阿华甜 2020-03-18 14:03:45
2020-03-18 14:03:45
89.12
21
小瑜.R 2019-11-14 19:49:14
2019-11-14 19:49:14
87.32

挑战者大赛 官方交流群

训练记录

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使用指南

  • windows客户端
  • windows命令行
  • Mac/Linux

1.进入代码编辑页下载当前代码

2.本地解压缩代码包文件,双击执行 flyai.exe 程序

第一次使用需要使用微信扫码登录 杀毒软件可能会误报,点击信任该程序即可

3.开启 FlyAI-Jupyter 代码调试环境

运行flyai.exe程序,点击"使用jupyter调试"按钮自动打开jupyter lab 操作界面

运行 run main.py 命令即可在本地训练调试代码

如果出现 No Model Name "xxx"错误,需在 requirements.txt 填写项目依赖

4.下载本地测试数据

运行flyai.exe程序,点击"下载数据"按钮,程序会下载100条调试数据

5.提交训练到GPU

运行flyai.exe程序,点击"提交GPU训练"按钮,代码将自动提交到云端GPU进行训练

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

项目中有新的Python包引用,必须在 requirements.txt 文件中指定包名,不填写版本号将默认安装最新版

更多参赛帮助请查看文档中心

1.进入代码编辑页下载当前代码

2.打开运行,输入cmd,打开终端

Win+R 输入 cmd

3.使用终端进入到项目的根目录下

cd path\to\project

4.开启 FlyAI-Jupyter 代码调试环境

在终端执行命令 flyai.exe ide 打开调试环境(第一次使用需要使用微信扫码登录)

操作过程有延迟,请耐心等待

运行 run main.py 命令即可在本地训练调试代码

如果出现 No Model Name "xxx"错误,需在 requirements.txt 填写项目依赖

5.提交训练到GPU

在FlyAI-Jupyter环境下运行 !flyai.exe train 将代码提交到云端GPU免费训练

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

项目中有新的Python包引用,必须在 requirements.txt 文件中指定包名,不填写版本号将默认安装最新版

6.下载本地测试数据

首次成功执行本地调试命令后,将在本地代码包中自动生成"data"数据集文件夹

7.使用自己的Python环境

flyai.exe path=xxx 可以设置自己的Python路径

flyai.exe path=flyai 恢复系统默认Pyton路径

更多参赛帮助请查看文档中心

1.进入代码编辑页下载当前代码

2.使用终端进入到项目的根目录下

cd path\to\project

3.初始化环境登录

使用如下命令授权 flyai 脚本: chmod +x ./flyai

4.开启 Jupyter 代码调试环境

在终端执行命令 ./flyai ide 打开调试环境(第一次使用需要使用微信扫码登录) 操作过程有延迟,请耐心等待

运行 run main.py 命令即可在本地训练调试代码

如果出现 No Model Name "xxx"错误,需在 requirements.txt 填写项目依赖

或使用终端

执行下列命令本地安装环境并调试

./flyai test 注意:如果出现 permission denied 错误,需使用sudo运行

如果出现 No Model Name "xxx"错误,需在 requirements.txt 填写项目依赖

执行test命令,会自动下载100条测试数据到项目下

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

在FlyAI-Jupyter环境下运行 !./flyai train 将代码提交到云端GPU免费训练 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

或者在终端下使用 ./flyai train -b=32 -e=10

项目中有新的Python包引用,必须在 requirements.txt 文件中指定包名,不填写版本号将默认安装最新版

6.下载本地测试数据

首次成功执行本地调试命令后,将在本地代码包中自动生成"data"数据集文件夹

7.使用自己的Python环境

./flyai path=xxx 可以设置自己的Python路径

./flyai path=flyai 恢复系统默认Pyton路径

更多参赛帮助请查看文档中心

$vue{ errorTip }

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(1)平台方提供的图片、语音、数据、代码等;

(2)平台方从第三方处获得但应承担保密义务的数据、信息;

(3)其他通常不为平台方以外的人所知晓、未在公共领域被正式公开的数据、信息;

2.参赛者保证仅按照平台方的指定要求在指定区域及系统内使用保密信息于参赛的合理目的使用,参赛者不得以不符合平台方要求的方式获取、使用保密信息,不得以任何形式向任何第三方泄露、披露、传播、出售、转让或用于任何商业用途及其用途等。

3.参赛者认可上述所有信息为平台方的保密信息,参赛者同意对平台方的上述保密信息严格保密,并采取所有必要的保密措施,不得向公众披露此等保密信息或向第三方披露此等保密信息。

4.参赛者承诺不发表对平台方及大赛举办等的任何不利言论,并不会在任何场合以及向任何媒体、网络等途径发表或泄露参赛者在参加大赛过程中知晓的保密信息、商业秘密等,否则,平台方有权取消参赛者的参赛资格、获得奖金等,且参赛者应对平台方造成的全部损失进行赔偿。

5.参赛者同意平台方有权随时对参赛者是否存在违约进行审查,参赛者未经授权而进行保密信息的使用或披露都将给平台方造成的损失和侵害,除所有法定的赔偿外,平台方将有权基于合理的判断而对任何实际或可能发生的违反保密条款的行为,向有管辖权的人民法院申请救济。参赛者应就违约行为而对平台方可能受到的全部损失、侵害,包括但不限于实际损失、可得利益和律师费用承担足额的赔偿责任。

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