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NL2SQL:阿里天池首届中文NL2SQL竞赛第六名经验分享

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简介:
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 ```

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客服
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  • NL2SQLNL2SQL
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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 ```
  • NL2SQL:追一科技NL2SQL挑战方案及代码
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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。
  • NL2SQL数据集
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    简介:首次中文NL2SQL竞赛数据集是专为促进自然语言处理与数据库查询技术融合而设计的数据集合,旨在挑战机器将复杂中文指令转换成准确SQL查询的能力。 首届中文NL2SQL挑战赛数据集提供了一系列用于自然语言到结构化查询转换的测试案例。该数据集旨在促进这一领域的研究和发展,为参赛者提供了丰富的训练资源以提升模型性能。
  • rank4_NLP类:零基础上手NLP_rank4参
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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。
  • 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。
  • NL2SQL-LZ-pytorch-Keras+
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    NL2SQL-LZ-pytorch-Keras+ 是一个结合PyTorch和Keras框架的自然语言处理项目,专注于将自然语言问题转换为结构化查询语句(SQL),以实现与数据库的数据交互。该项目旨在优化模型训练效率并提高跨库查询性能。 Bert4Keras-LZ代码说明:本代码将BERT、albert、Roberta预训练模型整合到wikisql与nl2sql表格数据集中,以检验这些预训练模型在表格问答任务中的效果。 环境配置: - tensorflow == 1.14 - keras == 2.2.4 - bert4keras == 0.7.0 - keras_bert == 0.80 - python == 2.7 / 3.5 数据集下载: - WikiSQL:(此处省略具体链接) - NL2SQL:无文件 运行代码: 1. 运行 `python wikisql_bert.py` 2. 运行 `python nl2sql_bert.py` 结果展示: 运行上述命令后,将得到预训练模型在wikisql与nl2sql数据集上的表格问答效果。
  • 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。
  • 巴巴大数据实践.pdf
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    《阿里巴巴天池大数据竞赛实践》是一本汇集了阿里巴巴集团组织的大数据竞赛精华的书籍,内容涵盖数据分析、机器学习和算法优化等领域的实战案例和技术分享。 2015年3月23日,阿里云计算宣布启动新一赛季的天池大数据竞赛。大赛将吸引全球新生代数据科学家参与,为预测手机购物偏好、余额宝资金流动情况以及时尚穿衣搭配提供更精准的数据分析模型。
  • 余额宝资金流量PPT
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    本PPT为阿里天池平台举办的余额宝资金流量预测竞赛总结,涵盖数据分析、模型构建及优化策略等内容。 阿里天池余额宝资金流入流出比赛前四名的答辩PPT展示了参赛队伍在数据分析、模型构建及结果呈现方面的精彩表现。