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疫情相似句对判定大赛：天池 Epidemic-Sentence-Pair

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简介：
阿里云天池平台举办疫情相似句对判定大赛Epidemic-Sentence-Pair，旨在通过AI技术识别新冠肺炎相关文本中的语义相同或相近句子对，促进信息筛选与知识共享。 新冠疫情相似句对判定大赛线上第一名方案pku吴彦祖队朱政烨赛题分析 赛题背景：如何通过自然语言技术将问答进行相似分类仍然是一个重要的问题。例如，识别患者提出的类似问题有助于理解患者的真正需求，并帮助快速匹配正确的答案，提升患者的满意度；同时归纳医生给出的相似回答也有助于评估答案的一致性和规范性，在疫情期间保证问诊的质量和准确性，避免误诊。 任务目标：比赛提供了近万条真实的疫情相关病人提问句对。参赛者需要利用自然语言处理技术来识别这些提问中的相似问题。 数据示例： - 查询1: 每晚运动后咯血，是怎么了？ - 查询2: 每晚运动后咯血是什么原因？ 标签：1个 另一组示例： - 查询1: 每晚运动后咯血，是怎么了？ - 查询2: 每晚运动后为什么会咯血？ 标签：1个

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  • 疫情相似句对判定大赛：天池 Epidemic-Sentence-Pair
    优质
    阿里云天池平台举办疫情相似句对判定大赛Epidemic-Sentence-Pair，旨在通过AI技术识别新冠肺炎相关文本中的语义相同或相近句子对，促进信息筛选与知识共享。 新冠疫情相似句对判定大赛线上第一名方案pku吴彦祖队朱政烨赛题分析 赛题背景：如何通过自然语言技术将问答进行相似分类仍然是一个重要的问题。例如，识别患者提出的类似问题有助于理解患者的真正需求，并帮助快速匹配正确的答案，提升患者的满意度；同时归纳医生给出的相似回答也有助于评估答案的一致性和规范性，在疫情期间保证问诊的质量和准确性，避免误诊。 任务目标：比赛提供了近万条真实的疫情相关病人提问句对。参赛者需要利用自然语言处理技术来识别这些提问中的相似问题。 数据示例： - 查询1: 每晚运动后咯血，是怎么了？ - 查询2: 每晚运动后咯血是什么原因？ 标签：1个 另一组示例： - 查询1: 每晚运动后咯血，是怎么了？ - 查询2: 每晚运动后为什么会咯血？ 标签：1个
     
  • 天池疫情公益文本相似度对比竞赛资料.zip
    优质
    该资料集包含了在天池疫情公益挑战赛中使用的文本数据和相关背景信息，旨在促进对于疫情期间发布的各类公告、通知等文本内容进行相似度分析的研究与应用。 全国大学生电子设计竞赛（National Undergraduate Electronics Design Contest）提供了试题、解决方案及源码供计划或参加比赛的同学学习参考。所有程序均为实战案例，并已通过测试可以直接运行。
     
  • 天池竞赛【NLP】医学查询相关性判定第三名策略.zip
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    本资料包含在天池竞赛中获得NLP医学查询相关性判定第三名的策略和模型细节，适用于自然语言处理及医疗信息检索的研究者。 标题中的“天池比赛【NLP】医学搜索Query相关性判断第三名方案”指的是阿里云举办的天池大数据竞赛中自然语言处理（NLP）领域的一场比赛。参赛者需要对医学搜索查询进行相关性判断，这是一个典型的文本匹配与理解任务。在NLP领域，这样的任务有助于提升搜索引擎的用户体验，确保用户能够快速找到相关的医学信息。描述中的方案是这个比赛的第三名解决方案，意味着这是一种经过验证的有效策略或算法，在众多参赛作品中脱颖而出。 通常这种方案会包含深入的数据分析、特征工程、模型选择和优化等多个环节，具有较高的学习和参考价值。该压缩包可能包括以下内容： 1. **数据集**：包括训练数据和测试数据，用于构建和评估模型。这些数据可能包含医学相关的查询及对应的标签（表示查询与提供的信息是否相关）。 2. **代码文件**：参赛者使用Python等编程语言实现其解决方案，涵盖从数据预处理、特征提取到模型训练、评估以及调优的各个步骤。 3. **README文件**：详细解释项目的结构、使用的库和工具、代码逻辑及模型性能的关键信息。 4. **模型文件**：保存了训练好的模型权重，可用于直接进行预测或后续分析。 5. **结果报告**：团队的方法论阐述、实验结果展示以及与其他方案的比较。 学习这个第三名方案可以提升NLP技能，并且了解如何在实际比赛中设计和优化解决方案。这不仅对参加类似比赛的人有价值，也适用于解决相关问题的专业人士。
     
  • 天池竞赛【NLP】医学查询相关性判定 第三名方案.zip
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    本资料包含在天池竞赛中获得第三名的医学查询相关性判定方案，专注于自然语言处理技术的应用，旨在提升医疗信息检索的相关性和准确性。 天池比赛【NLP】医学搜索Query相关性判断 第三名方案.zip
     
  • NLP中肯定句和否定句的判定
    优质
    本文探讨了在自然语言处理（NLP）领域中识别文本句子为肯定或否定的方法和技术。通过分析语义特征与情感倾向，提供了一种有效区分肯定句与否定句的模型框架。 使用Python语言，并基于神经网络（pybrain）来分类肯定句与否定句。提供了一段训练代码及样本数据供读者自行修改并进行训练。
     
  • 疫情.zip疫情.zip疫情.zip疫情.zip疫情.zip
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    您的文件名重复且与具体内容无关，若这是关于新冠疫情的信息集合或研究报告，请提供更具体的内容描述以便撰写准确的简介。例如：“本资料集包含有关新冠病毒传播、预防措施及全球应对策略的研究报告和数据。” 如有特定需求，请告知详情。 疫情.rar 疫情.rar 疫情.rar 疂情.rar 疫情.rar
     
  • 疫情防控管理系统及数据可视化源码:Epidemic-system
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    Epidemic-system是一款集成了疫情监控与管理功能的数据可视化软件系统源代码。该系统能够实时追踪、分析并展示疫情动态，助力决策者高效应对突发公共卫生事件。 该疫情信息管理系统基于SpringBoot及Thymeleaf搭建而成，旨在通过信息化手段记录并追踪本地区的密切接触者、受感染者、危重症病人、治愈者以及死亡者的相关信息。从密切接触者开始直到感染者康复或去世，系统会详细记录其基本信息、感染源、核酸检测结果和发病情况等信息，并利用信息技术的可视化工具展示该地区疫情的发展状况及各类人群的数量与比例。 本系统的开发技术环境包括：JDK1.8, SpringMvc, SpringSecurity, SpringBoot, Mysql数据库, Mybatis持久层框架以及Thymeleaf模板引擎，同时使用Echarts进行数据图表展现。如果有同学需要毕业设计的话，可以参考该系统中的功能模块设置。 疫情信息管理系统应具备两种用户角色：疫情管理员和系统管理员。疫情管理员能够对确诊患者、密切接触者、死亡病例及康复患者的各项信息执行管理操作；而系统管理员则在此基础上还可以进行用户的增删改查等权限控制工作。
     
  • NLP医学查询相关性判定【阿里云：天池竞赛】含V1至V3三个版本代码
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    本项目参与了阿里云天池竞赛，旨在通过自然语言处理技术提升医学查询的相关性判定。包含从V1到V3的三次迭代优化代码，持续改进模型性能以更好地服务于医疗领域需求。 V1版本： 长期赛成绩：0.8258分，排名为第272,398名。 方案使用了BERT预训练模型（bert-base-chinese）。 训练结果如下： 验证集P值：0.758，R值：76.673%，F1值：0.7595，准确率Acc: 81.7135%，耗时：0分28秒 V2版本： 长期赛成绩提升至0.8534分，排名上升到第148名。 方案依旧采用BERT框架但更换了预训练模型为ernie-health-chinese。 训练结果如下： loss: 0.50159, 准确率accu: 0.82927 V3版本：基于V2的代码，仅更改参数中的模型名称至 ernie-3.0-xbase-zh。 长期赛成绩进一步提升到0.8703分，排名再次上升为第60名。
     
  • 声音信号的相似性分析和判定.doc
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    本文档探讨了声音信号相似性的分析方法与判定准则，旨在提供一种有效评估音频内容一致性和差异的技术手段。 信号处理在几乎所有工程技术领域都有应用，其中声音信号的相似性判断分析是重要的技术手段之一。传统的声音信号相似性判断仪器价格昂贵且体积庞大，不便携带。新型的声音信号相似性判断设备采用软件替代硬件的设计思路，使得工程师可以使用笔记本电脑在现场轻松完成信号采集、处理及声音信号的相似性判断分析工作。
     
  • 疫情数据分析赛题B.rar
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    该资料为疫情期间设计的数据分析竞赛题目B，包含相关数据集和问题描述，旨在通过数据分析助力疫情防控与研究。 赛题B-新冠疫情数据分析.rar