美国点评网站Yelp评价预测赛

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剩余奖金 ¥ 4,000

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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

该数据集包含美国15万用户对18万家企业的100万条点评,涵盖超过140万个商业属性,包括营业时间,停车位,便利性和环境等等。每条数据包括企业名称,位置,属性和类别

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:在线提交体验结果。FlyAI已提供了赛题的样例代码,点击【查看样例】可以直接使用样例代码提交到免费GPU进行模型训练体验。
  • 方式二:本地调试模型并提交训练。请在"在线提交页"点击【下载代码】按钮将包含项目样例的资料包下载到本地,并使用本地终端命令提交作品。本地调试和提交指南请查看[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,团队中成绩最高费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)
FlyAI挑战奖 所有挑战者 奖金获取标准:60<Score<=100 按照得分比例获取奖金池金额
新框架奖励 所有人 项目中首次使用排行榜中未出现的新框架搭建模型,可获得60FAI币额外积分奖励

备注:

  • 通过更新排行榜获取奖金,与原排行榜冠军得分差值越大,所获奖金比例越高
  • 按照所有挑战者提交作品时间先后,后台审核作品并更新到排行榜中, 【Score】未达奖金获取标准可显示在排行榜中,但无法获取奖金
  • 奖金额度获取评判指标说明:【BOUNS】表示奖金池总额度;【Score】表示模型得分;【BU_N】表示第n位达到奖金获取标准并更新排行榜后所获得的奖金总额度
  • 提交离线训练,系统自动评判模型Score。奖金获取额度计算公式如下:

赛事主题和数据说明

赛题描述

通过迭代自己的算法模型并提交训练,获取奖金池高额奖金。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

Yelp

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 float 大于等于 0, 小于等于 512 用户的评价内容
stars float 大于等于 0, 小于等于 4 用户的评价分数

输入字段: text,

输出字段: stars,

参考文献:

[1]https://www.yelp.com/dataset/

附加文件:

名称 描述
glove.txt 英文的词向量
vocab.json 英文的词汇表

评审标准

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:cclxx

181.00

batch数据为128,循环次数为2次,损失函数优化完,最终完成评分为69.75。

Keras

SRNN

2019-04-23 22:40:54

181.00

69.75

第三名

提供者:麦小杨

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69.35。

2019-10-01 17:03:05

69.35

第三名

提供者:未名湖畔的落叶

batch数据为32,循环次数为16次,损失函数优化完,最终完成评分为69.2。

2019-07-09 02:51:28

69.20

4

提供者:NLP-Learner

batch数据为16,循环次数为2次,损失函数优化完,最终完成评分为67.55。

Keras

SRNN

2019-07-02 14:59:49

67.55

5

提供者:Hallo

367.00

batch数据为128,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为65.3。

Keras

SRNN

2019-03-20 17:26:29

367.00

65.30

6

提供者:Daiccccc

batch数据为256,循环次数为5000次,损失函数优化完,最终完成评分为65.05。

2019-04-04 16:27:08

65.05

7

提供者:N_chit

10.00

batch数据为256,循环次数为6000次,损失函数优化完,最终完成评分为64.1。

Keras

SRNN

2019-03-27 08:38:32

10.00

64.10

8

提供者:梯度下降

batch数据为512,循环次数为5000次,损失函数优化完,最终完成评分为62.95。

Keras

SRNN

2019-03-20 18:25:32

62.95

9

提供者:HelloGuys

batch数据为128,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为62.35。

Keras

SRNN

2019-04-04 21:58:04

62.35

10

提供者:assassination

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61.85。

2019-04-20 13:18:21

61.85

11

提供者:沙雕网友

batch数据为128,循环次数为5000次,损失函数优化完,最终完成评分为61.2。

2019-04-13 20:45:16

61.20

12

提供者:www

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58.75。

Keras

SRNN

2019-04-14 18:45:40

58.75

13

提供者:ChangeBio

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55.2。

Keras

SRNN

2019-05-06 08:44:12

55.20

14

提供者:Jeremy

batch数据为128,循环次数为5次,损失函数优化完,最终完成评分为53.55。

2019-10-14 02:44:06

53.55

15

提供者:迷途小书童

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46.7。

2019-09-18 14:08:15

46.70

16

提供者:yphacker

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45.3。

2019-09-06 07:05:05

45.30

17

提供者:lbj

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33.55。

Keras

SRNN

2019-04-04 19:27:37

33.55

18

提供者:Smile婷

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30.9。

Keras

SRNN

2019-04-14 19:03:40

30.90

19

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30.4。

Keras

SRNN

2019-05-23 01:29:16

30.40

20

提供者:smooklazz

batch数据为512,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为29.95。

Keras

SRNN

2019-04-18 23:50:12

29.95

21

提供者:慕先

batch数据为128,循环次数为128次,损失函数优化完,最终完成评分为29.8。

Keras

SRNN

2019-08-01 12:34:48

29.80

22

提供者:善假于物

10.00

batch数据为256,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为29.65。

Keras

SRNN

2019-04-02 02:22:10

10.00

29.65

23

提供者:看你很6哦

10.00

batch数据为128,循环次数为1500次,损失函数优化完,最终完成评分为29.65。

Keras

SRNN

2019-04-12 12:21:51

10.00

29.65

24

提供者:lightning-zgc

10.00

batch数据为32,循环次数为300次,损失函数优化完,最终完成评分为29.35。

Keras

SRNN

2019-03-29 02:58:48

10.00

29.35

25

提供者:Value_H

batch数据为64,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为29.3。

Keras

SRNN

2019-04-03 17:29:06

29.30

26

提供者:疯狂的大笨蛋

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29.3。

Keras

SRNN

2019-04-26 17:05:57

29.30

27

提供者:许震

batch数据为64,循环次数为2000次,损失函数优化完,最终完成评分为29.25。

Keras

SRNN

2019-04-09 15:28:22

29.25

28

提供者:就是很任性

batch数据为32,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为29.1。

Keras

SRNN

2019-04-02 18:04:22

29.10

29

提供者:troublemaker

batch数据为256,循环次数为5000次,损失函数优化完,最终完成评分为29.1。

Keras

SRNN

2019-04-12 09:50:57

29.10

30

提供者:zhiduanqingchang

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28.55。

Keras

SRNN

2019-04-04 22:57:16

28.55

31

提供者:444444

batch数据为32,循环次数为5000次,损失函数优化完,最终完成评分为28.55。

Keras

Transformer

2019-05-15 17:23:03

28.55

32

提供者:葱葱

10.00

batch数据为256,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为28.4。

Keras

SRNN

2019-04-02 22:46:10

10.00

28.40

33

提供者:Gavin

10.00

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28.3。

Keras

SRNN

2019-04-02 21:48:18

10.00

28.30

34

提供者:好名字可以让你的朋友更容易记住你啊

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27.4。

Keras

SRNN

2019-04-03 21:40:11

27.40

35

提供者:ksboy

10.00

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27.35。

Keras

SRNN

2019-04-01 21:08:33

10.00

27.35

36

提供者:岭南水电工

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27.05。

2019-07-17 18:42:40

27.05

37

提供者:Vincent

10.00

batch数据为128,循环次数为25次,损失函数优化完,最终完成评分为26.05。

Keras

SRNN

2019-04-01 18:54:47

10.00

26.05

38

提供者:xueming

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25.9。

Keras

SRNN

2019-04-11 12:46:50

25.90

39

提供者:zghinfo

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25.8。

Keras

SRNN

2019-04-08 13:32:21

25.80

40

提供者:麻婆豆腐

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25.65。

Keras

SRNN

2019-07-01 18:56:17

25.65

41

提供者:越努力越幸运

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25.55。

Keras

SRNN

2019-04-10 11:21:00

25.55

42

提供者:调参小砖家

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24.45。

Keras

SRNN

2019-06-18 20:09:19

24.45

43

提供者:低调菜

batch数据为256,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为23.85。

Keras

SRNN

2019-04-08 19:55:42

23.85

44

提供者:k一起旅行

batch数据为128,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为22.9。

Keras

SRNN

2019-04-02 21:28:51

22.90

45

提供者:'code and paper'

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22.3。

Keras

SRNN

2019-04-02 19:52:45

22.30

46

提供者:风雨兼程

10.00

batch数据为16,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为22.15。

Keras

SRNN

2019-03-18 11:51:55

10.00

22.15

47

提供者:LzM_

10.00

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21.1。

Keras

SRNN

2019-03-25 03:49:29

10.00

21.10

48

提供者:Simplexity

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20.1。

Keras

SRNN

2019-04-12 14:38:30

20.10

49

提供者:菜菜来了

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20。

Keras

SRNN

2019-04-18 17:24:18

20.00

50

提供者:david-dzt

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19.6。

Keras

SRNN

2019-04-07 21:51:27

19.60

51

提供者:harry_koney

10.00

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19.4。

Keras

SRNN

2019-03-30 17:15:22

10.00

19.40

52

提供者:wqllr

10.00

batch数据为128,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为19.3。

Keras

SRNN

2019-04-01 18:45:36

10.00

19.30

53

提供者:圣上

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19.15。

Keras

SRNN

2019-04-02 20:28:02

19.15

54

提供者:baixin

10.00

batch数据为128,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为18.4。

Keras

SRNN

2019-04-01 19:42:33

10.00

18.40

55

提供者:虹猫少侠

batch数据为128,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为18.4。

Keras

SRNN

2019-04-06 04:26:33

18.40

56

提供者:DDBG

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18.4。

Keras

SRNN

2019-04-18 21:45:51

18.40

57

提供者:decoo

batch数据为128,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为18.05。

Keras

SRNN

2019-04-10 06:08:28

18.05

58

提供者:刘喵兄

batch数据为64,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为18.05。

Keras

SRNN

2019-04-15 16:05:31

18.05

59

提供者:Zhiyu Chen

batch数据为256,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为17.95。

Keras

SRNN

2019-04-13 07:43:00

17.95

60

提供者:致Great

batch数据为256,循环次数为4000次,损失函数优化完,最终完成评分为17.75。

Keras

SRNN

2019-04-09 16:59:04

17.75

61

提供者:GIANT731

10.00

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17.65。

Keras

SRNN

2019-04-01 17:48:52

10.00

17.65

62

提供者:若素

batch数据为256,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为17.15。

Keras

SRNN

2019-04-11 05:45:15

17.15

63

提供者:知而不智

batch数据为128,循环次数为5000次,损失函数优化完,最终完成评分为17.15。

Keras

SRNN

2019-05-25 01:08:15

17.15

64

提供者:cookie

10.00

batch数据为512,循环次数为5000次,损失函数优化完,最终完成评分为16.8。

Keras

SRNN

2019-03-27 21:27:17

10.00

16.80

65

提供者:poplar

batch数据为256,循环次数为9000次,损失函数优化完,最终完成评分为16.7。

Keras

SRNN

2019-06-10 08:41:31

16.70

66

提供者:trick_or_treat

batch数据为128,循环次数为5000次,损失函数优化完,最终完成评分为16.55。

Keras

SRNN

2019-04-06 03:57:25

16.55

67

提供者:葛臻晓Shindai

10.00

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16.4。

Keras

SRNN

2019-04-02 15:25:31

10.00

16.40

68

提供者:玉林

batch数据为128,循环次数为5000次,损失函数优化完,最终完成评分为16.1。

Keras

SRNN

2019-04-02 19:14:08

16.10

69

提供者:StrongXGP

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14.85。

Keras

SRNN

2019-04-08 18:53:02

14.85

70

提供者:张皓

10.00

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14.6。

Keras

SRNN

2019-03-16 14:32:32

10.00

14.60

71

提供者:itaowei

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14.5。

Keras

SRNN

2019-04-21 00:24:40

14.50

72

提供者:Xin Yao

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14.5。

Keras

SRNN

2019-08-05 18:43:06

14.50

73

提供者:zhr

batch数据为512,循环次数为5000次,损失函数优化完,最终完成评分为13.9。

Keras

SRNN

2019-06-18 11:41:54

13.90

74

提供者:FC

batch数据为128,循环次数为5000次,损失函数优化完,最终完成评分为13.65。

Keras

SRNN

2019-04-15 10:24:04

13.65

75

提供者:你猜猜我是谁

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3.85。

Keras

SRNN

2019-04-13 21:22:43

3.85

2019-04-01
ksboy

模型得分为27.35,本次获得实时奖励奖金为10

2019-04-01 21:08:33

看你很6哦

模型得分为17.2,本次获得实时奖励奖金为10

2019-04-01 20:40:21

葱葱

模型得分为28.1,本次获得实时奖励奖金为10

2019-04-01 20:08:04

善假于物

模型得分为13.05,本次获得实时奖励奖金为10

2019-04-01 19:58:10

Vincent

模型得分为15.6,本次获得实时奖励奖金为10

2019-04-01 19:44:36

baixin

模型得分为18.4,本次获得实时奖励奖金为10

2019-04-01 19:42:33

葛臻晓Shindai

模型得分为16,本次获得实时奖励奖金为10

2019-04-01 18:27:32

wqllr

模型得分为14.6,本次获得实时奖励奖金为10

2019-04-01 17:51:58

GIANT731

模型得分为17.65,本次获得实时奖励奖金为10

2019-04-01 17:48:52

2019-03-30
harry_koney

模型得分为19.4,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-30 17:15:22

2019-03-30
cclxx

模型得分为68.3,本次获得实时奖励奖金为32

2019-03-30 02:13:36

Gavin

模型得分为0,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-29 21:48:31

2019-03-29
lightning-zgc

模型得分为29.35,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-29 02:58:48

cclxx

模型得分为67.8,本次获得实时奖励奖金为60

2019-03-28 19:22:50

2019-03-28
cclxx

模型得分为66.8,本次获得实时奖励奖金为77

2019-03-28 02:23:16

cclxx

模型得分为65.35,本次获得实时奖励奖金为2

2019-03-28 02:09:52

cookie

模型得分为14.05,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-27 21:18:35

2019-03-26
cclxx

模型得分为14.4,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-26 12:54:22

2019-03-25
N_chit

模型得分为16.15,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-25 19:31:10

2019-03-25
LzM_

模型得分为21.1,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-25 03:49:29

2019-03-20
Hallo

模型得分为65.3,本次获得实时奖励奖金为51

2019-03-20 17:26:29

Hallo

模型得分为64.2,本次获得实时奖励奖金为306

2019-03-20 15:52:46

2019-03-18
风雨兼程

模型得分为18.85,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-18 11:47:57

2019-03-17
Hallo

模型得分为17.6,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-17 23:07:28

2019-03-16
张皓

模型得分为14.6,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-16 14:32:32

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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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⼤神你好!当前能⼒值⽆法参加新⼿手赛

多给新手一些机会哦~

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