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:

字段名 字段类型 取值区间 字段描述
text string 不为空 文本
label int 大于等于 0, 小于等于 2 分类标签

输入字段: text,

输出字段: label,

参考文献:

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

评审标准

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
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

92.45

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

92.40

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

92.34

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

92.17

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

92.11

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

92.09

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

92.06

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

91.49

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

91.21

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

91.07

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

90.68

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

90.64

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

90.51

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

90.45

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

90.45

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

90.35

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

90.17

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

89.96

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

89.76

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

89.76

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

89.71

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

89.53

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

89.53

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

89.37

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

89.30

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

89.22

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

89.13

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

89.11

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

89.07

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

88.92

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

88.82

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

88.78

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

88.73

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

88.73

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

88.68

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

88.66

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

88.63

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

88.46

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

88.32

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

88.29

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

88.16

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

88.08

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

88.06

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

87.99

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

87.96

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

87.93

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

87.91

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

87.84

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

87.82

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

87.81

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

87.79

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

87.75

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

87.70

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

87.42

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

87.29

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

87.27

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

87.26

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

87.10

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

86.67

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

86.67

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

86.21

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

86.07

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

85.49

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

84.90

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

84.86

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

84.56

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

79.90

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

68.44

暂未公开
第一名
对方正在输入 2019-11-17 15:53:24
2019-11-17 15:53:24
90.31
第二名
AMERICA 2019-10-07 20:33:19
2019-10-07 20:33:19
89.82
第三名
天才一小本 2019-12-08 18:15:30
2019-12-08 18:15:30
89.24
4
红但丁 2019-10-07 19:58:46
2019-10-07 19:58:46
89.12
5
土豆土豆大土豆 2019-10-09 11:47:07
2019-10-09 11:47:07
89.12
6
Jeremy 2019-10-09 22:30:35
2019-10-09 22:30:35
89.12
7
徐文强 2019-10-15 21:48:35
2019-10-15 21:48:35
89.12
8
秦殇 2019-10-18 14:48:34
2019-10-18 14:48:34
89.12
9
cracked2 2019-10-31 14:03:35
2019-10-31 14:03:35
89.12
10
starlitskyly 2019-11-04 23:26:38
2019-11-04 23:26:38
89.12
11
帅蛋帅帅 2019-11-15 11:16:57
2019-11-15 11:16:57
89.12
12
Jave 2019-11-17 19:42:23
2019-11-17 19:42:23
89.12
13
0.0呔! 2019-11-18 10:48:54
2019-11-18 10:48:54
89.12
14
abc1574928501 2019-11-28 16:32:11
2019-11-28 16:32:11
89.12
15
wy1572255365 2019-12-01 23:45:50
2019-12-01 23:45:50
89.12
16
+ + 2019-12-05 14:14:20
2019-12-05 14:14:20
89.12
17
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.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

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

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

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

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.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 notebook 操作界面

运行 run main.py 命令即可在本地训练调试代码

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

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 FlyAI-Jupyter 代码调试环境

在终端执行命令 ./flyai ide 打开调试环境 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

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

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

更多参赛帮助请查看文档中心

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