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rank4_NLP文本分类:阿里云天池零基础上手NLP竞赛_rank4参赛者经验分享

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简介:
本文章由排名第四的参赛者撰写,旨在为初次参与阿里云天池NLP文本分类比赛的选手提供实战指导和技巧建议,帮助大家迅速掌握从数据理解到模型训练的各项要点。 2020阿里云天池NLP比赛(面向零基础选手)总结:该比赛是一项针对初学者的匿名文本分类挑战赛,参赛数据是经过脱敏处理的数据集,其中文字被数字替代。因此,在比赛中使用预训练模型如Bert系列可能行不通,需要重新训练词向量工具如Word2Vec和GloVe等。 对于不太了解整个流程的新手选手来说,参加此比赛或对其复盘学习会是一个不错的选择。该环境配置包括:pytorch, sklearn, gensim, Tensorflow 2.0, xgboost, lightgbm 和 tqdm 等工具包以及 Hugging Face 的 transformers 库。 本次比赛的数据集包含14类新闻文本分类任务,分为线下训练数据、A榜和B榜测试数据。参赛者需利用有标签的线下训练数据进行监督学习,并使用相应模型完成最终的比赛任务。

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客服
客服
  • rank4_NLPNLP_rank4
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    本文章由排名第四的参赛者撰写,旨在为初次参与阿里云天池NLP文本分类比赛的选手提供实战指导和技巧建议,帮助大家迅速掌握从数据理解到模型训练的各项要点。 2020阿里云天池NLP比赛(面向零基础选手)总结:该比赛是一项针对初学者的匿名文本分类挑战赛,参赛数据是经过脱敏处理的数据集,其中文字被数字替代。因此,在比赛中使用预训练模型如Bert系列可能行不通,需要重新训练词向量工具如Word2Vec和GloVe等。 对于不太了解整个流程的新手选手来说,参加此比赛或对其复盘学习会是一个不错的选择。该环境配置包括:pytorch, sklearn, gensim, Tensorflow 2.0, xgboost, lightgbm 和 tqdm 等工具包以及 Hugging Face 的 transformers 库。 本次比赛的数据集包含14类新闻文本分类任务,分为线下训练数据、A榜和B榜测试数据。参赛者需利用有标签的线下训练数据进行监督学习,并使用相应模型完成最终的比赛任务。
  • 指南NLP-新闻代码.zip
    优质
    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
  • NL2SQL:首届中NL2SQL第六名
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    本文为作者在阿里天池首届中文自然语言到SQL语句转换(NL2SQL)竞赛中获得优异成绩的心得总结和经验分享,旨在帮助对NL2SQL领域感兴趣的开发者和技术爱好者们更好地理解和实践这一技术。 排名:6 队名:爆写规则一万行 成员:(此处省略) 环境配置: - 操作系统:Ubuntu 18.04 - Python版本:3.6.5 - PyTorch版本:1.1.0 - CUDA版本:9.0 - CUDNN版本:7.1.3 所需软件包: 我们将使用BERT模型作为主干。尽管在比赛期间原始库已更新,但我们出于稳定性考虑选择使用旧版本。 所需的Python软件包如下: - fuzzywuzzy==0.17.0 - numpy==1.17.0 - torch==1.1.0 - pytorch-pretrained-bert==0.6.2 - tqdm==4.24.0 安装所需python软件包的命令: ``` pip install fuzzywuzzy numpy torch pytorch-pretrained-bert tqdm ```
  • 数据:汽车产品的聚
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    简介:本次比赛由阿里云天池平台主办,旨在通过数据分析技术对汽车产品进行有效的聚类分析,促进汽车行业市场细分与用户定位研究。参赛者需利用提供的汽车相关数据集,开发创新的模型算法以实现精准分类。这不仅是一场技术较量,更是洞察市场需求、推动智能营销策略发展的绝佳机会。 项目基于提供的汽车相关数据进行聚类分析,旨在构建汽车产品画像、分析产品定位,并完成竞品品牌的识别工作。 该项目的数据集包括205条记录及26个字段的详细信息。“car_price.csv”文件中包含了关于车辆的各项指标,如尺寸(长度/宽度/高度)、重量、燃油系统类型和驱动方式等。此外,还包括了重要的市场属性数据,例如汽车名称、价格以及风险评估等级。 项目的主要任务是通过聚类分析来构建产品画像,并识别Volkswagen大众品牌的竞争品牌。以下是项目的具体步骤: 1. 数据字段理解:根据提供的26个字段信息,将它们大致分为车辆自身属性和市场属性两大类别。 2. 数据描述性统计与可视化:对原始数据进行初步观察后发现,没有缺失值或重复记录的出现,“CarName”中存在一些品牌名称错误。 3. 聚类方法选择及要求确认:考虑到数值型变量和类别型变量共存的特点,决定采用二阶段聚类法。这类方法能够处理混合类型的数据集,并需要满足多项式分布与正态分布的要求。 4. 特征工程:对原始数据进行清洗并生成新的有用特征。“brand”字段用于标识车辆所属品牌;同时修正了“CarName”的拼写错误。 5. 变量相关性分析和处理: - 高度相关的数值变量(如“highwaympg”与“citympg”)合并为单个指标,即平均MPG; - “price”作为市场属性被转换成类别型数据,分为低价、中价及高价三个档次。 6. 数值型变量的因子分析:通过SPSS软件进行相关性检验和KMO评估后发现可以执行因子分析。最终确定了两个主要因素(车辆截面与马力;车辆垂面与转速)来代表原始数值数据集中的信息。 7. 二阶段聚类及结果解释: - 运用处理后的数据,通过SPSS软件实施两阶段聚类算法。 - 最终将205辆车分为两大类别,两类的规模相近且均具有较好的划分质量(良好)。 8. 汽车产品画像与定位:基于区分两个主要集群的关键变量(驱动类型、燃油系统等),可以对汽车进行更深入的产品描述和市场定位分析。
  • 算法代码Notebook共.zip
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    此压缩包包含参与阿里云天池算法竞赛中优秀的开源代码及Jupyter Notebook文件,供学习和研究使用。 【项目资源】:涵盖前端、后端开发、移动应用开发、操作系统、人工智能、物联网技术、信息化管理、数据库设计与优化、硬件开发以及大数据处理等多个领域的源代码。具体包括STM32微控制器相关项目,ESP8266无线模块应用程序,PHP脚本编程,QT图形用户界面框架,Linux系统程序,iOS平台软件,C++和Java语言应用开发,Python机器学习库使用案例,Web前端技术栈构建的网站服务端与客户端代码示例等。 【项目质量】:所有源码均经过严格的功能性测试验证,并确保可以直接运行且功能完备后再进行发布共享。这为使用者提供了可靠的入门资源和支持。 【适用人群】:无论是初学者还是希望深入学习某一特定领域的进阶者,都能从中找到适合自己的技术资料和实践案例;对于在校学生而言,则可以将其作为课程设计、毕业项目或大作业的参考材料;企业内部的技术人员也可以利用这些现成代码进行初期的产品开发与原型验证。 【附加价值】:每个项目的源码都具有较高的学习借鉴意义,同时也便于直接使用或者稍加修改后复刻。对于具有一定技术背景的研究者来说,在此基础上进一步改进和拓展功能将更加得心应手。 我们鼓励用户下载并积极尝试这些资源,并且欢迎大家相互交流心得与经验,共同推动个人及团队的技术成长与发展。
  • 题目解析_alibaba_tianchi_book.zip
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    本书籍提供了对阿里云天池平台上的竞赛题目的详细解析和解答思路,帮助参赛者深入理解数据科学与机器学习的实际应用。适合数据科学家、学生及AI爱好者参考学习。 《阿里云天池大赛赛题解析》一书深入剖析了历年的比赛题目,并提供了大数据、人工智能等领域前沿技术的学习资源。该书由官方团队编写,旨在分享竞赛背景、解题策略及数据处理方法等信息。 本书内容丰富多样,涵盖了多个行业的真实案例和包括数据挖掘、机器学习与深度学习在内的多种领域知识。每个章节都针对特定的技术或应用场景进行讲解,并通过详细的解析步骤帮助读者深入理解题目背后的原理及其在实际应用中的意义。 对于数据科学爱好者及专业人士而言,《阿里云天池大赛赛题解析》是一本不可或缺的学习资料,它不仅介绍了最新的技术趋势和方法论,还提供了大量实战案例。书中涵盖了数据清洗、预处理策略、特征工程技巧以及各类算法模型的应用与优化等内容,并通过结合业务知识帮助读者解决实际问题。 在当今大数据时代背景下,《阿里云天池大赛赛题解析》为希望提升自身竞争力的数据科学家们提供了一套系统化的训练方法,使他们能够在激烈的竞争中脱颖而出。通过对本书的学习和实践,参赛者不仅能够更好地准备并参与比赛,还能将其应用到其他数据科学竞赛及实际工作中。 总而言之,《阿里云天池大赛赛题解析》是一本适用于所有希望在数据科学研究领域深入发展的学习者的宝贵资源。它提供了一套完整的知识体系,并通过丰富的案例与实践经验帮助读者提升专业技能,在这个快速变化的行业中保持领先地位。
  • 数据-汽车产品聚析代码及档.zip
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    该压缩包包含针对阿里云天池数据竞赛中汽车产品聚类问题的解决方案,包括详细的数据预处理、特征工程和模型训练代码以及相关文档说明。 【资源说明】 1. 该资源包含项目的全部源码,下载后可以直接使用。 2. 本项目适合作为计算机、数学、电子信息等相关专业的竞赛学习资料,可供参考与借鉴。 3. 若将此资源作为“参考资料”,如需实现其他功能,则需要能够理解代码,并且热爱钻研,自行调试。
  • 学习NLP - 新闻数据集
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    本数据集专为初学者设计,提供新闻文章以进行自然语言处理中的文本分类实践,助力掌握基础技能。 新闻文本分类涉及使用test_a_sample_submit.csv、test_a.csv和train_set.csv这三个数据文件进行相关操作。
  • 猫复购预测项目——来自学习+源代码+档说明
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    本项目为阿里天池平台的学习比赛项目,专注于提升消费者在天猫上的重复购买率。通过分析用户行为数据和商品信息,运用机器学习模型进行预测,并提供详细的源代码及文档指导,助力电商领域的个性化推荐与营销策略优化。 该资源内的项目代码经过全面测试,在确保功能正常且运行成功后才上传,请放心下载使用。 1. 本项目适合计算机相关专业(如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或企业员工,也适用于初学者进阶学习。此外,它还可作为毕业设计项目、课程设计作业以及项目初期演示使用。 2. 如果您具备一定的基础,可以在现有代码的基础上进行修改以实现其他功能,并将其用于毕设、课设或者作业等。 下载后,请先查看README.md文件(如有),仅供学习参考之用。请注意不要将资源用于商业用途。
  • 巴巴:二车价格预测
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    阿里巴巴天池平台举办了一场聚焦于二手车市场的数据竞赛——“二手车价格预测”,旨在通过大数据分析提升行业透明度与效率。 数据可以在官网上下载,包括方案与文件。