中文的命名实体识别

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剩余奖金 ¥ 2,503

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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

命名实体识别，英文简称NER，主要任务是识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名称、专有的名词等，以及关于时间、数量、货币、比例数值等文字。

参赛须知

参赛时间: 本次竞赛无时间限制，长期有效开放

参赛方式

  • 方式一：
  • 在线查看样例根据FlyAI样例模版实现算法并使用云端免费GPU进行模型训练获得最终成绩得分
  • 方式二：
  • 下载FlyAI样例模版进行本地调试并提交到云端使用免费GPU进行模型训练获得最终成绩得分，在本地进行代码调试的教程请查看[文档中心]

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
  • 在比赛截止日期前，团队中成绩最高分作为本团队的最终成绩
  • 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)
参与奖（总奖金30%） 所有人 不同得分区间获得相应的竞赛奖金
突破奖（总奖金20%） 所有人 更新排行榜得分，获取相应竞赛奖金
排名奖（总奖金50%） 第一周/月前3名（冠、亚、季军） 项目上线第一周、第一个月; Time_P(周) = 0.5，Time_P(月) = 0.5；K1=0.5，K2=0.3，K3=0.2；
不同框架奖励 所有人 获得60FAI币用于GPU训练资源消耗

备注:

  • 上线时间：2019-08-07
  • 周排行奖结算时间：2019-08-14 15:00:00；月排名奖结算时间：2019-09-07 15:00:00
  • 奖金获取标准：80<Score 按照得分比例获取奖金
  • 获得奖金分为3部分：参与奖、突破奖为审核完毕实时获取的奖金，排名奖需在规定时间结束后根据排名顺序获得
  • Bouns表示为：奖金池总金额；Score表示为：模型得分；
  • 【参与奖】相同得分区间无法再次获得奖励
  • 各项奖金获得计算公式参考如下：
  • 参与奖(Participation Award)
  • R表示：得分的区间系数；T表示为：相同得分区间得分人数；
  • 100-标准分：分为5个区间系数；R1(0.02),R2(0.08),R3(0.15),R4(0.25),R5(0.5)
  • 奖金计算公式1
  • 突破奖(Prizes)
  • N表示：第N次更新排行榜；Prizes_N-1表示：排行榜更新后已发放的突破奖金
  • 奖金计算公式2
  • 排名奖(Ranking Award)
  • Time_p表示：相关截止日期的奖金发放系数；K表示：每次发放排行榜前三名的分配系数；
  • 奖金计算公式3

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

NER_new

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
source string 不为空 句子
target string 不为空 标签

参考文献：

[1]NER

评审标准

算法输入输出格式

输入字段： source,

输出字段： target,

评审指标说明

  • 准确率（Accuracy）：对于给定的测试数据集，预测正确的样本数与实际总样本数之比
  • True，表示预测正确的样本数数量
  • Total Number of Samples，表示实际总样本数数量
  • 计算公式如下：

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竞赛平台提供免费云端GPU资源，报名后可以使用自己熟练的框架，修改main.py中的网络结构和processor.py中的数据处理；仅部分赛题支持CSV方式提交，请仔细阅读参赛方式相关内容。

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
  • 奖金记录
超过 80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：雨中冰言

47.50

batch数据为48，循环次数为32次，损失函数优化完，最终完成评分为86.35。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-10-21 09:46:07

47.50

86.35

第三名

提供者：julymin

37.00

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84.87。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-09-23 08:09:35

37.00

84.87

第三名

提供者：sakuranew

1118.75

batch数据为12，循环次数为11次，损失函数优化完，最终完成评分为84.57。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-09-07 02:13:12

1118.75

84.57

4

提供者：NLP-Learner

1222.00

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83.33。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-08-11 09:09:07

1222.00

83.33

5

提供者：Shiki1574605922

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82.81。

PyTorch

2020-03-22 23:05:21

82.81

6

提供者：未半

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80.59。

PyTorch

BERT

2019-12-23 18:29:48

80.59

7

提供者：NLP_Rookie

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80.17。

PyTorch

Bi-LSTM

2020-03-28 01:02:39

80.17

8

提供者：==

batch数据为16，循环次数为45次，损失函数优化完，最终完成评分为78.23。

PyTorch

LSTM+CRF

2019-09-13 10:42:44

78.23

9

提供者：Doson Leung

batch数据为64，循环次数为64次，损失函数优化完，最终完成评分为77.95。

TensorFlow

Bi-LSTM

2020-01-17 17:09:15

77.95

10

提供者：‭九件

batch数据为16，循环次数为100次，损失函数优化完，最终完成评分为77.66。

TensorFlow

Transformer+CRF

2020-03-31 14:41:29

77.66

11

提供者：迷途小书童

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77.35。

PyTorch

LSTM+CRF

2019-09-10 04:20:08

77.35

12

提供者：夏1564457098

batch数据为128，循环次数为500次，损失函数优化完，最终完成评分为76.99。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-09-10 16:53:43

76.99

13

提供者：是眼缘不是演员

batch数据为128，循环次数为150次，损失函数优化完，最终完成评分为76.67。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-06-18 19:18:27

76.67

14

提供者：rui

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76.51。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-12-10 20:43:55

76.51

15

提供者：大大大宇子

batch数据为128，循环次数为500次，损失函数优化完，最终完成评分为76.32。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-06-15 18:06:47

76.32

16

提供者：?..

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75.58。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-06-07 11:47:55

75.58

17

提供者：cnn

batch数据为50，循环次数为32次，损失函数优化完，最终完成评分为75.43。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-07-11 08:30:46

75.43

18

提供者：体重不到130不...

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75.42。

TensorFlow

RCNN

2020-02-01 21:53:19

75.42

19

提供者：Philemon

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75.29。

TensorFlow

Bi-LSTM

2020-02-14 18:59:35

75.29

20

提供者：云中漫步的云彩

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75.08。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-06-15 02:16:09

75.08

21

提供者：ChangeBio

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74.73。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-06-09 11:33:55

74.73

22

提供者：二狗你变了

batch数据为128，循环次数为100次，损失函数优化完，最终完成评分为74.53。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-06-16 16:09:30

74.53

23

提供者：　水鱼

batch数据为8，循环次数为10次，损失函数优化完，最终完成评分为74.3。

TensorFlow

LSTM+CRF

2020-04-02 19:04:33

74.30

24

提供者：麦小杨

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73.75。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-08-27 04:00:30

73.75

25

提供者：树泉

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73.68。

TensorFlow

BERT

2019-11-23 05:44:24

73.68

26

提供者：Yusei.

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73.49。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-07-07 12:32:24

73.49

27

提供者：Jtay2019

batch数据为128，循环次数为32次，损失函数优化完，最终完成评分为72.4。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-06-09 18:47:52

72.40

28

提供者：普六茹那罗延

batch数据为128，循环次数为500次，损失函数优化完，最终完成评分为72.2。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-06-15 09:45:37

72.20

29

提供者：ttttaeyang

batch数据为128，循环次数为2000次，损失函数优化完，最终完成评分为71.95。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-06-07 19:26:55

71.95

30

提供者：年小舜

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71.77。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-08-21 11:14:05

71.77

31

提供者：Wjh

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71.6。

TensorFlow

Stack_rnn+CRF

2019-06-14 12:04:03

71.60

32

提供者：xiamaozi11

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71.45。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-08-07 15:17:54

71.45

33

提供者：天雨龙马

batch数据为64，循环次数为40次，损失函数优化完，最终完成评分为71.27。

TensorFlow

2019-10-17 22:16:33

71.27

34

提供者：左撇子

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71.22。

TensorFlow

2020-01-09 17:31:44

71.22

35

提供者：sea2603

batch数据为1，循环次数为100次，损失函数优化完，最终完成评分为71.14。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-08-22 21:44:47

71.14

36

提供者：弗兰克1566442094

batch数据为16，循环次数为10000次，损失函数优化完，最终完成评分为71.09。

TensorFlow

Bi-LSTM

2019-08-28 04:37:31

71.09

37

提供者：子曰吴窗

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69.64。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-08-08 16:10:48

69.64

38

提供者：丅丄

batch数据为1024，循环次数为10000次，损失函数优化完，最终完成评分为69.54。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-08-23 11:11:15

69.54

39

提供者：malena

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69.28。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-06-13 14:42:00

69.28

40

提供者：yphacker

batch数据为128，循环次数为32次，损失函数优化完，最终完成评分为69.28。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-08-23 07:59:12

69.28

41

提供者：yunhaiyidao

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69.24。

Keras

GRU+LSTM+CRF

2019-07-18 13:20:56

69.24

42

提供者：修远

batch数据为256，循环次数为32次，损失函数优化完，最终完成评分为69.07。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-08-18 22:01:03

69.07

43

提供者：灵翼侠

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68.98。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-07-01 20:51:20

68.98

44

提供者：去

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68.97。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-08-01 18:13:03

68.97

45

提供者：CTL

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68.75。

TensorFlow

CNN

2019-11-26 08:56:18

68.75

46

提供者：杰

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68.44。

TensorFlow

Bi-LSTM

2019-08-10 00:48:12

68.44

47

提供者：learnFromBest

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67.92。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-07-23 00:23:42

67.92

48

提供者：凉心半浅良心人

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67.46。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-08-08 15:20:00

67.46

49

提供者：happyprince

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67.02。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-08-09 01:55:50

67.02

50

提供者：k一起旅行

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66.2。

TensorFlow

BERT

2020-02-05 19:25:03

66.20

51

提供者：慕先

batch数据为1024，循环次数为100次，损失函数优化完，最终完成评分为63.53。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-08-01 16:22:43

63.53

52

提供者：AiFool

batch数据为1024，循环次数为100次，损失函数优化完，最终完成评分为63.27。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-08-24 10:42:52

63.27

53

提供者：梁昆

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56.1。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-08-29 16:31:15

56.10

54

提供者：AK

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55.87。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-09-28 00:48:51

55.87

55

提供者：为之奈何

batch数据为1024，循环次数为15次，损失函数优化完，最终完成评分为54.6。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-08-21 12:22:25

54.60

56

提供者：cong

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53.46。

TensorFlow

BERT

2019-08-23 08:51:09

53.46

57

提供者：赤月青峰

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28.61。

PyTorch

2020-03-13 11:59:37

28.61

58

提供者：yayun_fly

batch数据为32，循环次数为30次，损失函数优化完，最终完成评分为14.74。

TensorFlow

VGG

2019-09-05 18:54:12

14.74

59

提供者：zhr

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13.76。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-08-24 23:55:32

13.76

60

提供者：Ricardo_He

batch数据为256，循环次数为2次，损失函数优化完，最终完成评分为11.63。

Keras

2020-03-17 15:44:16

11.63

61

提供者：eedwm

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0.94。

TensorFlow

LSTM+CRF

2019-09-18 15:19:34

0.94

62

提供者：klaywen

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0.37。

TensorFlow

BERT

2019-11-15 15:39:38

0.37

63

提供者：小瑜.R

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0。

Keras

Bi-LSTM

2019-11-18 18:09:26

0.00

2019-10-21
雨中冰言

模型得分为86.35，本次获得实时奖励奖金为24元

2019-10-21 11:36:14

雨中冰言

模型得分为85.49，本次获得实时奖励奖金为23.5元

2019-10-21 11:35:21

2019-09-23
julymin

模型得分为84.87，本次获得实时奖励奖金为7元

2019-09-23 11:21:48

julymin

模型得分为84.56，本次获得实时奖励奖金为30元

2019-09-23 11:14:40

2019-09-09
NLP-Learner

模型得分为83.33，本次获得排名奖奖金为375元

2019-09-09 11:23:35

sakuranew

模型得分为84.57，本次获得排名奖奖金为625元

2019-09-09 11:23:34

sakuranew

模型得分为84.57，本次获得实时奖励奖金为90元

2019-09-09 11:09:16

2019-08-14
sakuranew

模型得分为83.11，本次获得排名奖奖金为375元

2019-08-14 15:00:02

NLP-Learner

模型得分为83.33，本次获得排名奖奖金为625元

2019-08-14 15:00:02

2019-08-12
NLP-Learner

模型得分为83.33，本次获得实时奖励奖金为23元

2019-08-12 12:31:15

sakuranew

模型得分为82.24，本次获得实时奖励奖金为25元

2019-08-12 12:09:53

2019-08-09
sakuranew

模型得分为80.62，本次获得实时奖励奖金为3.75元

2019-08-09 16:07:08

2019-08-08
NLP-Learner

模型得分为80.93，本次获得实时奖励奖金为12元

2019-08-08 12:04:31

NLP-Learner

模型得分为80.93，本次获得实时奖励奖金为12元

2019-08-08 12:04:31

NLP-Learner

模型得分为80.93，本次获得实时奖励奖金为12元

2019-08-08 12:04:30

NLP-Learner

模型得分为80.93，本次获得实时奖励奖金为12元

2019-08-08 12:04:30

NLP-Learner

模型得分为80.93，本次获得实时奖励奖金为12元

2019-08-08 12:04:30

NLP-Learner

模型得分为80.93，本次获得实时奖励奖金为12元

2019-08-08 12:04:30

NLP-Learner

模型得分为80.93，本次获得实时奖励奖金为12元

2019-08-08 12:04:22

NLP-Learner

模型得分为80.25，本次获得实时奖励奖金为187元

2019-08-08 12:03:29

挑战者大赛 官方交流群

请使用微信扫一扫功能，扫描二维码添加工作人员微信添加请备注"大赛主题名称"

使用预训练模型

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

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