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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

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  • 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
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 天池NL2SQL竞赛：追一科技首届中文NL2SQL挑战赛第三名方案及代码分享
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    简介：本文介绍了追一科技在天池NL2SQL竞赛中获得第三名的方案及其源代码，旨在分享技术成果并促进自然语言处理与数据库查询技术的发展。 首届中文NL2SQL挑战赛：由于可能存在的版权问题，请自行联系竞赛平台或主办方索要竞赛数据。 本项目所采用的方案在复赛中的线上排名为第5，最终成绩排名第3。主分类下一个代码以jupyter notebook的形式呈现，旨在学习交流，对原始代码经过一定的整理，并不会完全复现在线上的结果，但效果不会差太多。代码目录下包含建模流程的相关内容，nl2sql/utils目录则包含了该任务所需的一些基础函数和数据结构。 致谢：感谢追一科技的孙宁远对本次比赛做了细致的赛前辅导；感谢追一科技研究员及博主苏剑林分享了大量关于NLP方面的优质文章。本方案受到了他们的启发和支持。
     
  • 天池ICDAR2023图像篡改检测竞赛方案.zip
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    本资料为参加ICDAR 2023天池图像篡改检测竞赛的设计方案，包含创新算法和技术细节，旨在提升图像真实性鉴别能力。 天池&ICDAR2023篡改图像检测比赛方案
     
  • 疫情相似句对判定大赛：天池 Epidemic-Sentence-Pair
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    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
     
  • 万创杯中医药天池大数据竞赛——中医文献问题生成挑战决赛冠军方案.zip
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    该文档包含在万创杯中医药天池大数据竞赛中获胜的解决方案，重点在于解决基于中医文献的问题生成挑战。此研究利用先进的数据处理技术和对中医文献的理解来实现创新性的成果。 大学生参加学科竞赛具有许多好处，不仅有助于个人综合素质的提升，还能为未来职业发展奠定良好基础。 首先，学科竞赛是提高专业知识和技能水平的有效途径。通过参与竞赛，学生不仅能深入学习相关知识，并能接触到最新的科研成果和技术发展趋势。这有助于拓展学生的视野，并使他们对专业领域有更深刻的理解。在解决实际问题的过程中，他们的独立思考与解决问题的能力得到了锻炼。 其次，学科竞赛培养了团队合作精神。许多项目需要团队协作完成，这促使学生学会有效沟通、协调分工和共同制定目标。这种能力对于日后进入职场非常重要。 此外，学科竞赛有助于提高学生的综合能力。参赛者通常需具备理论知识、实践操作及创新思维等多方面素质，并在过程中展现自己的专业知识与解决问题的能力。全面的综合能力培养对未来的各种职业都有积极作用。 再者，学科竞赛为学生提供了展示自我和树立信心的机会。通过比赛舞台，他们可以展现自己在专业领域的优势并获得认可与赞誉，这对培养自信心及积极投入未来职业生涯非常重要。 最后，学科竞赛对于个人的职业发展具有推动作用。在竞赛中表现突出的学生通常能引起企业的关注，并且获奖经历可作为履历亮点为进入理想的工作岗位提供支持。
     
  • 天池新手指南NLP-新闻文本分类竞赛代码分享.zip
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    本资源为参加NLP领域新闻文本分类竞赛的新手提供详细指导和实用代码。内容涵盖数据预处理、模型搭建及评估技巧，帮助初学者快速掌握相关技能，适用于自然语言处理学习与实践。 天池零基础入门NLP-新闻文本分类比赛代码分享