、大家好，我是DECEM，一名大二学生。本次比赛是笔者入门NLP后的第一场比赛，是在公众号上偶然间看到的，属于偏基础的文本匹配任务，适合新人作为NLP实战入门项目。经过组队两个月的努力，在近300支提交队伍中取得了还不错的成绩：初赛第一，复赛第二，决赛第二。、01 任务分析本次比赛的赛题可以概括为“长短不一的文本对在不同粒度下的匹配问题”。具体而言，任务数据中包含A类（话题）与B类（事件）两种评判
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2023-09-11 14:25:36
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nlp常见的逻辑处理代码传参问题ocr会话形式把相同角色，相邻的话拼接在一起，形成纯对话形式。逐对去合并文本，目标是让信息的杂质更少，样本纯度更高依存关系抽取正则查询两个关键字质检的内容sub消歧实体消歧(Disambiguation)实体统一(Entity Resolution)指代消解(Co-reference Resolution)多目标学习 传参问题如果之后的代码都依赖某一个相同的输入，
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2023-10-15 07:59:47
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CCKS 2021：面向中文医疗科普知识的内容理解（二）医疗科普知识答非所问识别 ccks_2021_tencentmedical_2 - Biendata讯飞开放平
原创
2022-04-18 10:25:12
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# 自然语言处理（NLP）比赛入门指南
## 什么是自然语言处理？
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学与人工智能领域的一个重要分支，主要关注计算机与人类之间的自然语言交互。通过NLP技术，计算机可以实现对人类语言的理解、分析和生成。在近年来，NLP技术得到了飞速发展，广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译等多个领域。
随着NLP的迅猛
SDP 2021@NAACL LongSumm 科学论⽂⻓摘要生成任务 第一名前言任务介绍问题描述数据展示模型尝试抽取模型尝试DGCNN抽取模型BertSumm生成模型尝试End2end [PEGASUS + BIGBIRD]PEGASUS：专注于摘要生成的预训练模型BIGBIRD：线性复杂度的self-attention机制结果：重复解码严重，模型无法输出长摘要UniLM 抽取+生成 [204
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2024-01-11 17:09:03
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## NLP比赛数据科普：挑战与应用
### 引言
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，致力于使计算机能够理解和处理人类语言。随着深度学习和大数据的迅猛发展，NLP在各个领域都取得了重要的突破和应用。为了推动NLP技术的发展和促进学术界与工业界的合作，各种NLP比赛应运而生。
本文将介绍NLP比赛数据的特点、常见任务以及如
原创
2023-11-21 16:32:31
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# 开源NLP比赛：探索自然语言处理的乐趣
自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、解释和生成自然语言。随着开源社区的蓬勃发展，越来越多的开源NLP比赛吸引着开发者和研究人员参与其中，通过比赛不仅可以提升个人技能，还能推动NLP技术的发展。本文将简要介绍开源NLP比赛，并分享一个简单的代码示例，帮助大家更好地理解这一领域。
## 开源NLP比赛的背景
开源NLP
NLP是人工智能的一个子领域，作为AI产品经理，我们至少要知道NLP是什么，它能做什么事，这样我们就能获得一种解决问题的思维，将遇到的问题和方法连接起来。接下来我从“NLP是什么、能做什么、目前遇到的难题”三个方面来简单介绍下NLP。 一．什么是NLPNLP，中文叫自然语言处理，简单来说，是一门让计算机理解、分析以及生成自然语言的学科，大概的研究过程是：研制出可以表示语言能力的模型——
NLP比赛推送
原创
2023-05-19 12:38:42
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# 实现 NLP 比赛方案的步骤
在参与 NLP 比赛之前，了解整个流程是至关重要的。以下是一个简明的实施方案，总结了每一步的核心内容以及相应的代码实现。
## 整体流程
我们可以将整个 NLP 比赛的流程分为几个步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述 | 主要任务 |
|----------
原创
2024-10-02 05:20:19
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2021年1月，疫情形势依然严峻，幸运的是国家不仅及时稳住了疫情，还研发出了有效的疫苗。借助疫情主题的比赛，我希望帮助更多读者，入门自然语言处理的基本任务——文本匹配。开源代码：https://github.com/yechens/COVID-19-sentence-pair01 数据分析任务背景非常直观，主办方给定了“肺炎”、“支气管炎”、“上呼吸道感染”等医疗背景下的用户真实提问，要求选手通过
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2024-03-14 17:39:37
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# NLP比赛数据清洗
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个重要分支，其应用涵盖了机器翻译、情感分析、文本分类等多个领域。在NLP比赛中，数据清洗是非常重要的一步，因为原始数据往往包含了很多噪音和无效信息，需要经过清洗才能提高模型的性能和准确性。
## 数据清洗的步骤
数据清洗是指对原始数据进行处理，去除其中的噪音、无效信息，使
原创
2024-02-22 03:10:37
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在Kaggle的NLP比赛中，参与者通常会面对数据预处理、模型训练和调优等任务。气氛紧张而又激烈，成功与否往往取决于对技术细节的把握，以及对机器学习算法的深入理解。本文将记录在一场Kaggle NLP比赛中的经验，以应对类似场景、优化过程和性能提升。
### 版本对比
在NLP领域，常用的库有许多版本变化。以下是一些关键版本的演进历史及其特性差异：
| 版本号 | 发布年份 | 特性
NLP/多模态 比赛
原创
2023-05-17 10:30:48
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工具：Pandas v1.0.5，Python v3.61. 数据读取与输出import pandas as pd
path_train_data = r'F:\DW_NLP\Competition_Data\train_set.csv'
train_df = pd.read_csv(path_train_data, sep='\t', nrows=100) # pandas读取数据，先只读
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2023-09-20 21:42:12
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自然语言处理赛流程在NLP赛中，如今很多思路和CV赛是类似的，甚至Pipeline思路也是一致的。简介随着CV（计算机视觉）大量研究人员的涌入，相对而言，计算机视觉的发展进入了一个饱和时期，而自然语言处理的路还有很长，很多NLP科学家认为未来十年是NLP黄金的十年。过去几年我们也看到了NLP领域很多突破性的成果，BERT、XLNet等模型的出现为NLP带来一些新的可能性，这些模型也被广泛使用在比赛
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2023-12-05 08:38:42
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导语：2021年见证了机器学习和自然语言处理领域许多振奋人心的进展。DeepMind科学家Sebastian Ruder近期撰文介绍了过去一年中最具有启发意义的论文和研究领域，要点如下：Universal Models 通用模型Massive Multi-task Learning 大规模多任务学习Beyond the Transformer 超越Transforme
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2024-05-22 16:37:52
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kaggle 首战拿金牌总结 这篇文章是我对自己第一次参加 kaggle 竞赛并获得金牌(14/4129)的一个总结，谈不上太多经验，涉及到的一些比赛规则和小技巧希望能对刚刚开始打 kaggle 比赛的小伙伴起到一些帮助。1. 平台简介 kaggle 是全球首屈一指的数据科学、机器学习竞赛和分享平台。很多大公司作为出题方，会将问题和相关数据放在平台上形成一个竞赛，所有的 kaggle 用户都可以参
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2023-12-29 22:31:05
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx建立一个只专注于NLP比赛的方案分享讨论的项目，讨论时期不限，可包括赛前分析，赛中讨论，...
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2021-10-26 16:39:43
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# NLP比赛冠军经验分享
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）在近年来取得了巨大的进展，吸引了越来越多的研究者和开发者的关注。参加NLP比赛是提升自己技能的一个很好的途径，本文将分享一些NLP比赛冠军的经验，并提供一些代码示例，帮助读者更好地理解。
## 理解任务
首先，要在NLP比赛中取得成功，我们需要充分理解任务的要求。不同的任务可能需要不同的
原创
2023-08-02 14:09:54
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