AI医疗—智能问答算法赛

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20万元大奖(最新MacBook Pro+GPU资源)

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大赛简介

医疗问答机器人非常适合解决医疗市场的长期低效率问题,在降低成本、减少医生时间负担的同时,能够将患者对自己病症的描述与标准医学知识库进行对比,从而完成患者导诊、问诊等服务。另外也能进行健康咨询以及“自我诊断”,通过症状、病史等描述获取轻问诊服务和用药指导以供参考。

24×7在线,能及时解决患者一些紧急问题。

参赛须知

参赛时间:2019.08.30-2019.09.30

如何参赛?

  • 方式一:点击【本地提交】按钮将会下载包含项目样例的资料包到本地,FlyAI提供云端GPU资源,需在本地终端使用命令提交作品。另外,请您在参赛前仔细阅读资料包中的"README.md"文件,FlyAI会自动为您配置本地提交环境
  • 方式二:点击【在线提交】按钮可以在线查看项目代码样例,可在线编辑代码或者将本地已实现的代码文件包压缩成"zip"格式(压缩前请确定删除data文件夹)上传到线上并提交进行GPU训练和评估

参赛选手说明

  • 参赛人员身份信息需保证真实、有效,大赛主办方仅将个人信息用于赛事数据授权及颁奖使用
  • 欢迎海内外的在校学生,算法工程师和所有AI爱好者参与
  • 本次竞赛报名形式:以个人形式本地提交作品线上审核,并且以最终提交算法得分作为唯一有效成绩
  • 报名成功后请加入FlyAI竞赛交流群,一起学习进步!重要通知也将在群内发布,不要错过哦

比赛作品说明

  • 最终比赛成绩以排行榜显示排名为准
  • 根据作品提交时间先后顺序进行人工审核,审核合格后提交至排行榜
  • 禁止使用外部链接下载代码替换本项目代码
  • 提交的代码具备可解释性并且其它开源框架可复现
  • 所有相似代码将一律不通过审核!!情况多次出现者封号处理
  • 如有发现利用非正常手段作弊行为,奖金一律不发放。之前所获得奖金金额官方有权收回,情节严重者封号处理
  • 提交代码即视为阅读并同意以上比赛作品说明

大赛奖项设置

奖项说明:

奖项设置 获奖人数 奖金额度说明(按最终得分评判)
特别奖 1人 Apple MacBook Pro + 5000FAI (总价值15,000元) (需满足激活条件后开启)
一等奖 1人 Apple iPhone XR + 2000FAI(总价值8,200元)
二等奖 1人 Apple Watch Series3 + 2000FAI(总价值4,300元)
三等奖 1人 小米扫地机器人 + 1500FAI(总价值3,000元)
四等奖 1人 Beats X 蓝牙无线耳机 + 1500FAI(总价值2,250元)
五等奖 1人 小米手环(NFC版) + 1500FAI(总价值1,700元)
排名奖 15人 第6~10名获得100元京东卡 + 1000FAI;第11~20名获得50元京东卡 + 1000FAI
参与奖 排行榜其他名次 800FAI,相当于800分钟 Tesla-P40 GPU计算资源

奖励获取要求:

  • 特别奖激活条件:截止比赛结束,排行榜参赛人数达到300人将激活特别奖,最终冠军将获得特别奖!原奖品将顺延至下一名参赛者
  • 比赛结束后前10名参赛者需提供Markdown格式赛题解决思路(FlyAI将提供参考模版)并在学习圈公开代码查看权限
  • 比赛结束后如未能达到奖金/奖励获取要求,所获奖品将按照排名顺延至下一位参赛选手

赛事主题和数据说明

赛题描述

本赛题为9月活动赛题,截止2019年9月30日下午20点整所有训练完成结果均为有效成绩!!

数据描述

字段说明:

字段名 字段类型 取值区间 字段描述
que_text string 不为空 文本
ans_text string 不为空 文本

输入字段: que_text,

输出字段: ans_text,

参考文献:

[1]

评审标准

评审指标说明

  • 本赛题基础得分为20分,所有超过基础得分的参赛者可获得相对应奖励!
  • 评估指标采用BLEU方法
  • 'from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu';'score = sentence_bleu(reference, candidate, weights=(1, 0, 0, 0))'
  • 评审计算公式

比赛常见问题说明

Q:比赛使用什么框架?

  • 比赛支持常用的机器学习和深度学习框架,比如TensorFlow,PyTorch,Keras,Scikit-learn、MXNet、PaddlePaddle等。

Q:怎么参加比赛,需不需要提交csv文件?

  • FlyAI竞赛平台无需提交csv文件,在网页上点击报名,下载项目,使用你熟练的框架,修改main.py中的网络结构,和processor.py中的数据处理。请仔细阅读右侧提交指南,使用FlyAI命令参与比赛。

Q:比赛排行榜分数怎么得到的?

  • 参加项目竞赛必须实现 model.py 中的predict_all方法。系统通过该方法,调用模型得出评分。

展开

  • 竞赛排行榜
第三名

提供者:陈查无此字

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16.65。

2019-09-15 23:13:02

16.65

第三名

提供者:麻婆豆腐

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15.12。

2019-09-04 14:22:38

15.12

第三名

提供者:Wang&Jun

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15.04。

2019-09-10 09:21:36

15.04

4

提供者:李昌群

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15.01。

2019-09-13 04:06:53

15.01

5

提供者:qiufengyuyi

batch数据为64,循环次数为15次,损失函数优化完,最终完成评分为14.92。

2019-09-11 21:47:07

14.92

6

提供者:妙医佳-妙云事业部

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14.13。

2019-09-13 22:01:11

14.13

7

提供者:qck15570179927

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13.4。

2019-09-09 15:59:12

13.40

8

提供者:hunk

batch数据为16,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为13.1。

2019-09-04 22:14:51

13.10

9

提供者:ringwraith

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12.47。

2019-09-03 09:47:26

12.47

10

提供者:向颖聪

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11.62。

2019-08-31 11:07:15

11.62

11

提供者:gu-dx

batch数据为1,循环次数为2次,损失函数优化完,最终完成评分为11.09。

2019-09-12 01:52:51

11.09

12

提供者:夏1564457098

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10.98。

2019-09-12 07:38:56

10.98

13

提供者:currywu

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10.13。

2019-09-03 07:14:21

10.13

14

提供者:永不息的舞步

batch数据为32,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为10.11。

2019-09-14 01:27:51

10.11

15

提供者:迷途小书童

batch数据为128,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为9.24。

2019-09-08 19:01:23

9.24

16

提供者:sakuranew

batch数据为500,循环次数为3次,损失函数优化完,最终完成评分为9.2。

2019-09-16 21:05:10

9.20

17

提供者:hejun

batch数据为128,循环次数为6次,损失函数优化完,最终完成评分为8.02。

2019-09-07 22:08:08

8.02

18

提供者:麦小杨

batch数据为32,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为4.93。

2019-09-09 05:39:54

4.93

19

提供者:lufiedby

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4.68。

2019-09-14 01:35:53

4.68

20

提供者:机器学渣

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4.62。

2019-09-09 12:51:34

4.62

21

提供者:yphacker

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4.39。

2019-09-16 00:04:17

4.39

22

提供者:Hugh

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4.26。

2019-09-16 08:38:39

4.26

23

提供者:Jeremy

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4.15。

2019-09-15 08:25:57

4.15

24

提供者:菜菜来了

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2.95。

2019-09-13 02:32:30

2.95

25

提供者:彳亍、羽

batch数据为64,循环次数为28次,损失函数优化完,最终完成评分为2.95。

2019-09-16 18:32:36

2.95

26

提供者:陈明威

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0.99。

2019-09-05 18:30:05

0.99

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. 下载项目并解压
2.进入到项目目录下,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.本地开发调试

运行flyai.exe程序,点击"本地调试"按钮,输入循环次数和数据量,点击运行即可调用main.py

如果使用本地IDE开发,需要执行安装“flyai”依赖并导入项目,运行main.py

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"提交到GPU"按钮,输入循环次数和数据量,点击运行即可提交到GPU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

1. 下载项目并解压
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

首先进入到项目对应的磁盘中,然后执行

cd path\to\project

Windows用户使用 flyai.exe

4. 本地开发调试

执行下列命令本地安装环境并调试(第一次使用需要使用微信扫码登录)

flyai.exe test

执行test命令,会自动下载100条测试数据到项目下

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.exe 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

完整训练设置执行代码示例:

flyai.exe train -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 。

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

4. 本地开发调试

执行下列命令本地安装环境并调试(第一次使用需要使用微信扫码登录)

./flyai test 注意:命令前面不要加sudo

执行test命令,会自动下载100条测试数据到项目下

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 注意:命令前面不要加sudo

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

完整训练设置执行代码示例:

./flyai train -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 。

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确定

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