中文阅读理解练习赛

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剩余奖金 ¥ 556

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大赛简介

该数据集提供一个中文问题并列出与其有关联的句子描述,建立判断模型并从列出的所有句子中正确选择一个或多个具有相关联的句子作为答案.

数据格式为:提供的问题(第一列),问题的相对应句子(第二列),以及他们的答案注释(第三列);如果文档句子是问题的正确答案,则其注释将为1,否则其注释将为0。

所有数据集文件都以UTF-8编码。

参赛须知

参赛时间: 本次竞赛无时间限制,长期有效开放

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)
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:2019-05-15
  • 周排行奖结算时间:2019-05-22 15:00:00;月排名奖结算时间:2019-06-15 15:00:00
  • 奖金获取标准:90<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

ReadingComprehesionCh

数据描述

字段说明:

字段名 字段类型 取值区间 字段描述
question string 不为空 文本1
answer string 不为空 文本2
label int 不为空 分类标签

输入字段: question, answer,

输出字段: label,

参考文献:

[1]

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

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
  • 奖金记录
第三名

提供者:NLP-Learner

429.50

batch数据为100,循环次数为4次,损失函数优化完,最终完成评分为97.36。

2019-06-04 19:52:01

429.50

97.36

第三名

提供者:ChangeBio

404.00

batch数据为64,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为92.78。

2019-05-18 13:46:04

404.00

92.78

第三名

提供者:麦小杨

100.00

batch数据为16,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为92.65。

2019-06-10 03:38:21

100.00

92.65

4

提供者:凉心半浅良心人

390.00

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92.61。

2019-05-15 19:41:12

390.00

92.61

5

提供者:沙雕网友

112.00

batch数据为256,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为92.61。

2019-05-16 06:24:55

112.00

92.61

6

提供者:丶人狠话不多

6.00

batch数据为128,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为92.61。

2019-05-16 14:02:52

6.00

92.61

7

提供者:闻剑船书铸扌

3.00

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92.61。

2019-05-17 04:40:56

3.00

92.61

8

提供者:唱跳RAP打篮球

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92.61。

2019-05-17 22:56:08

92.61

9

提供者:菜菜来了

batch数据为1024,循环次数为2000次,损失函数优化完,最终完成评分为92.61。

2019-05-19 00:41:05

92.61

10

提供者:huaiandaieren

batch数据为3000,循环次数为64次,损失函数优化完,最终完成评分为92.61。

2019-05-22 19:14:45

92.61

11

提供者:as472780551

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92.61。

2019-05-25 10:00:32

92.61

12

提供者:大大大宇子

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92.61。

2019-06-17 17:52:52

92.61

13

提供者:stella

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92.61。

2019-07-09 12:26:11

92.61

14

提供者:Jay Kay

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92.61。

2019-07-20 17:24:17

92.61

15

提供者:我爱雪糕

batch数据为64,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为92.61。

2019-08-11 01:46:59

92.61

16

提供者:转过身,起点 ๑

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92.61。

2019-08-22 21:40:33

92.61

2019-06-15
麦小杨

模型得分为92.65,本次获得排名奖奖金为100

2019-06-15 15:00:01

ChangeBio

模型得分为92.78,本次获得排名奖奖金为150

2019-06-15 15:00:01

NLP-Learner

模型得分为97.36,本次获得排名奖奖金为250

2019-06-15 15:00:01

2019-06-05
NLP-Learner

模型得分为97.36,本次获得实时奖励奖金为178

2019-06-05 10:29:55

2019-05-22
沙雕网友

模型得分为92.61,本次获得排名奖奖金为100

2019-05-22 15:00:02

凉心半浅良心人

模型得分为92.61,本次获得排名奖奖金为150

2019-05-22 15:00:02

ChangeBio

模型得分为92.78,本次获得排名奖奖金为250

2019-05-22 15:00:02

2019-05-20
ChangeBio

模型得分为92.78,本次获得实时奖励奖金为4

2019-05-20 11:22:20

2019-05-17
NLP-Learner

模型得分为92.61,本次获得实时奖励奖金为1.5

2019-05-17 16:29:09

闻剑船书铸扌

模型得分为92.61,本次获得实时奖励奖金为3

2019-05-17 12:27:34

2019-05-16
丶人狠话不多

模型得分为92.61,本次获得实时奖励奖金为6

2019-05-16 17:12:26

沙雕网友

模型得分为92.61,本次获得实时奖励奖金为12

2019-05-16 10:37:51

凉心半浅良心人

模型得分为92.61,本次获得实时奖励奖金为240

2019-05-16 10:27:50

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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