AI医疗—智能问答

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2019-08-30 12:00:00
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2019-10-25 20:00:00
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  • 讨论($vue{comment_count})
  • 学习资源

$vue{item.rank_name}

大赛简介

医疗问答机器人非常适合解决医疗市场的长期低效率问题,在降低成本、减少医生时间负担的同时,能够将患者对自己病症的描述与标准医学知识库进行对比,从而完成患者导诊、问诊等服务。另外也能进行健康咨询以及“自我诊断”,通过症状、病史等描述获取轻问诊服务和用药指导以供参考。

24×7在线,能及时解决患者一些紧急问题。

赛事主题和数据说明

赛题描述

本赛题为9月活动赛题,2019年10月25日下午20点整所有训练完成结果均为有效成绩!!

数据描述

由于需要提交代码作品在云端进行训练,参赛数据集不对外开放。仅提供调试数据。

字段说明:

文件名 字段名称 字段类型 备注
que_text string 不为空 文本
ans_text string 不为空 文本

参考文献:

[1]

评审标准

算法输入输出格式

输入字段: que_text,

输出字段: ans_text,

评审指标说明

  • 本赛题基础得分为20分,只有超过基础得分的参赛者可获得相对应奖励!
  • 评估指标采用BLEU方法
  • 'from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu';'score = sentence_bleu(reference, candidate, weights=(1, 0, 0, 0))'
  • 评审计算公式
超过 15分 的成绩会在48小时内更新到排行榜,不要着急哦!
第三名

learnFromBest

大神经验
batch数据为32,循环次数为32次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为18.39。

2019-10-16 10:11:26

大神经验
第三名

永不息的舞步

大神经验
batch数据为32,循环次数为1次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为17.69。

2019-10-02 03:29:07

大神经验
第三名

emmm我还没想好

大神经验
batch数据为64,循环次数为15次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为16.91。

2019-10-24 00:52:05

大神经验
4

qiufengyuyi

大神经验
batch数据为64,循环次数为25次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为16.81。

2019-10-10 14:07:33

大神经验
5

CongBig

暂未公开
batch数据为64,循环次数为20次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为16.27。

2019-10-06 20:35:01

暂未公开
6

前排板凳瓜子

暂未公开
batch数据为64,循环次数为15次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为16.07。

2019-09-30 19:28:41

暂未公开
7

cnn

暂未公开
batch数据为64,循环次数为50次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为16.01。

2019-10-25 04:01:42

暂未公开
8

向颖聪

暂未公开
batch数据为64,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为15.86。

2019-09-17 18:25:23

暂未公开
9

changli

暂未公开
batch数据为64,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为15.85。

2019-10-02 10:59:22

暂未公开
10

凌空

暂未公开
batch数据为64,循环次数为50次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为15.82。

2019-09-27 22:19:06

暂未公开
11

chen_tesdt

暂未公开
batch数据为32,循环次数为5次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为15.52。

2019-10-25 19:00:05

暂未公开
12

冷于冰

暂未公开
batch数据为128,循环次数为3次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为15.45。

2019-10-11 22:39:55

暂未公开
13

菜菜来了

暂未公开
batch数据为128,循环次数为10次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为15.32。

2019-09-25 03:28:04

暂未公开
14

SherlockGuo

暂未公开
batch数据为64,循环次数为50次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为15.22。

2019-09-28 04:11:41

暂未公开
15

走起

暂未公开
batch数据为64,循环次数为10次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为15.15。

2019-10-12 01:31:39

暂未公开
16

麻婆豆腐

暂未公开
batch数据为64,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为15.12。

2019-09-04 14:22:38

暂未公开
17

Wang&Jun

暂未公开
batch数据为64,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为15.04。

2019-09-10 09:21:36

暂未公开
18

chenfengshf

暂未公开
batch数据为64,循环次数为1次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为14.97。

2019-10-25 00:37:13

暂未公开
19

NLP-Learner

暂未公开
batch数据为32,循环次数为40次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为14.71。

2019-09-30 09:21:53

暂未公开
20

Hugh

暂未公开
batch数据为128,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为14.23。

2019-10-07 00:14:05

暂未公开
21

nlp-ygq

暂未公开
batch数据为64,循环次数为32次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为14.13。

2019-09-13 22:01:11

暂未公开
22

gu-dx

暂未公开
batch数据为64,循环次数为10次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为14.09。

2019-09-29 22:14:27

暂未公开
23

向凌阳

暂未公开
batch数据为64,循环次数为10次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为13.94。

2019-09-24 02:37:48

暂未公开
24

hunk

暂未公开
batch数据为1,循环次数为3次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为13.60。

2019-10-13 05:35:18

暂未公开
25

qck15570179927

暂未公开
batch数据为64,循环次数为50次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为13.40。

2019-09-09 15:59:12

暂未公开
26

yuenoble

暂未公开
batch数据为128,循环次数为10次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为13.19。

2019-09-28 21:48:40

暂未公开
27

芴莣

暂未公开
batch数据为128,循环次数为10次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为13.03。

2019-09-28 19:13:17

暂未公开
28

宇宙

暂未公开
batch数据为64,循环次数为50次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为12.98。

2019-09-24 10:42:53

暂未公开
29

Jeremy

暂未公开
batch数据为1,循环次数为5次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为12.91。

2019-10-04 10:56:38

暂未公开
30

ringwraith

暂未公开
batch数据为64,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为12.47。

2019-09-03 09:47:26

暂未公开
31

erha2yaya

暂未公开
batch数据为64,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为12.26。

2019-09-24 09:56:37

暂未公开
32

夏1564457098

暂未公开
batch数据为64,循环次数为10次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为10.98。

2019-09-12 07:38:56

暂未公开
33

雨中冰言

暂未公开
batch数据为32,循环次数为48次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为10.30。

2019-10-18 17:56:11

暂未公开
34

currywu

暂未公开
batch数据为64,循环次数为10次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为10.13。

2019-09-03 07:14:21

暂未公开
35

sakuranew

暂未公开
batch数据为500,循环次数为1次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为10.06。

2019-09-17 19:34:48

暂未公开
36

迷途小书童

暂未公开
batch数据为128,循环次数为1次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为9.24。

2019-09-08 19:01:23

暂未公开
37

朱!倩倩

暂未公开
batch数据为1,循环次数为1次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为8.85。

2019-10-16 19:54:48

暂未公开
38

hejun

暂未公开
batch数据为128,循环次数为6次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为8.02。

2019-09-07 22:08:08

暂未公开
39

Zyt

暂未公开
batch数据为128,循环次数为15次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为6.96。

2019-09-30 06:38:50

暂未公开
40

qqm

暂未公开
batch数据为64,循环次数为32次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为6.34。

2019-09-28 01:28:22

暂未公开
41

未名湖畔的落叶

暂未公开
batch数据为128,循环次数为32次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为6.08。

2019-10-23 06:52:14

暂未公开
42

yphacker

暂未公开
batch数据为64,循环次数为64次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为5.86。

2019-09-26 04:43:42

暂未公开
43

麦小杨

暂未公开
batch数据为32,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为5.01。

2019-10-06 12:57:56

暂未公开
44

天才一小本

暂未公开
batch数据为64,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为5.01。

2019-10-11 17:57:45

暂未公开
45

AiFool

暂未公开
batch数据为64,循环次数为100次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为4.88。

2019-09-22 15:51:11

暂未公开
46

lufiedby

暂未公开
batch数据为64,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为4.68。

2019-09-14 01:35:53

暂未公开
47

机器学渣

暂未公开
batch数据为64,循环次数为1次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为4.62。

2019-09-09 12:51:34

暂未公开
48

julymin

暂未公开
batch数据为64,循环次数为32次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为4.15。

2019-10-17 17:25:56

暂未公开
49

彳亍、羽

暂未公开
batch数据为64,循环次数为28次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为2.95。

2019-09-16 18:32:36

暂未公开
50

waka

暂未公开
batch数据为64,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为2.95。

2019-09-26 00:53:11

暂未公开
51

闫广庆

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为2.59。

2019-09-20 04:03:26

暂未公开
第一名
changli 2019-11-16 18:57:44
2019-11-16 18:57:44
18.18
第二名
cnn 2019-10-29 09:22:59
2019-10-29 09:22:59
16.49
第三名
SHUU 2019-11-16 04:22:59
2019-11-16 04:22:59
15.7
4
chenfengshf 2020-05-26 21:09:49
2020-05-26 21:09:49
15.5
5
弱鸡瑟瑟发抖 2020-02-04 01:36:20
2020-02-04 01:36:20
15.4
6
sensor 2019-10-30 13:38:13
2019-10-30 13:38:13
10.13
7
plantsgos 2019-10-31 15:13:18
2019-10-31 15:13:18
10.13
8
努力的小韩 2019-11-03 22:37:59
2019-11-03 22:37:59
10.13
9
晓东yue 2019-11-07 16:16:44
2019-11-07 16:16:44
10.13
10
水月 2019-11-07 17:37:06
2019-11-07 17:37:06
10.13
11
不可爱的小龙龙 2019-11-08 10:22:11
2019-11-08 10:22:11
10.13
12
小娜 2019-11-14 21:03:58
2019-11-14 21:03:58
10.13
13
Outdo ོ 2019-11-17 22:26:55
2019-11-17 22:26:55
10.13
14
TuringEmmy 2019-11-19 21:53:26
2019-11-19 21:53:26
10.13
15
驭风者 2019-12-06 21:16:54
2019-12-06 21:16:54
10.13
16
渣喵 2019-12-09 10:23:50
2019-12-09 10:23:50
10.13
17
flyai会员1575895300 2019-12-09 20:44:49
2019-12-09 20:44:49
10.13
18
weidong 2019-12-12 16:02:37
2019-12-12 16:02:37
10.13
19
赵勇 2019-12-13 21:30:47
2019-12-13 21:30:47
10.13
20
会员1575644587 2019-12-16 15:57:34
2019-12-16 15:57:34
10.13
21
会员1576582768 2019-12-17 21:13:54
2019-12-17 21:13:54
10.13
22
flyai会员1577432247 2019-12-27 16:24:01
2019-12-27 16:24:01
10.13
23
陈昊冉 2020-01-07 18:15:35
2020-01-07 18:15:35
10.13
24
闫宇威 2020-01-22 17:48:25
2020-01-22 17:48:25
10.13
25
Rosey 2020-02-20 14:46:44
2020-02-20 14:46:44
10.13
26
flyai会员1583066740 2020-03-02 00:11:10
2020-03-02 00:11:10
10.13
27
allen成 2020-03-12 16:30:03
2020-03-12 16:30:03
10.13
28
舍得团队 2020-03-16 08:34:34
2020-03-16 08:34:34
10.13
29
李晓华 2020-03-25 18:08:58
2020-03-25 18:08:58
10.13
30
李海翔 2020-04-07 20:32:22
2020-04-07 20:32:22
10.13
31
刘小文 2020-04-13 16:40:09
2020-04-13 16:40:09
10.13
32
阿泽 2020-04-16 11:53:49
2020-04-16 11:53:49
10.13
33
勇往直前1587451951 2020-04-21 14:59:24
2020-04-21 14:59:24
10.13
34
墨菲定律 2020-04-21 18:23:40
2020-04-21 18:23:40
10.13
35
寻找下一个小罗 2020-05-21 18:14:46
2020-05-21 18:14:46
10.13
36
逸野山人 2020-05-23 10:17:28
2020-05-23 10:17:28
10.13
37
岚1591243792 2020-06-04 13:10:00
2020-06-04 13:10:00
10.13
38
Rsq (Ai) 2020-07-03 15:45:14
2020-07-03 15:45:14
10.13
39
csc57 2020-08-03 20:41:31
2020-08-03 20:41:31
10.13
40
flyai会员1599146210 2020-09-03 23:19:22
2020-09-03 23:19:22
10.13
41
flyai会员1603024333 2020-11-08 17:37:02
2020-11-08 17:37:02
10.13
42
郭俊俊喂自己袋鹽 2021-04-02 21:30:38
2021-04-02 21:30:38
10.13
43
用户昵称 2021-04-12 15:54:43
2021-04-12 15:54:43
10.13
44
flyai会员1618796367 2021-04-25 16:42:59
2021-04-25 16:42:59
10.13
45
cyg 2021-04-28 11:18:32
2021-04-28 11:18:32
10.13
46
flyai会员1623842009 2021-06-16 19:22:10
2021-06-16 19:22:10
10.13
47
流浪的星星 2019-12-04 01:45:32
2019-12-04 01:45:32
7.68
48
Lllxmm 2020-02-27 21:24:01
2020-02-27 21:24:01
0.01
49
旺仔二号 2020-03-04 16:52:12
2020-03-04 16:52:12
0.01
50
yphacker 2019-10-29 01:59:34
2019-10-29 01:59:34
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  • 常见问题

第一步:参赛选手从FlyAI官网选择比赛报名,需下载样例代码

下载的项目中不包含数据集,运行main.py会自动下载调试数据集

本地调试根据不同数据集会提供10%~100%数据,全量数据提交到GPU后会自动更新替换

下载样例代码,解压后在样例代码上编写自己的模型代码,压缩后再在上传代码位置进行上传,就可以查看自己得分。

第二步:本地代码调试

本地配置Python3.5以上的运行环境,并安装项目运行所需的Python依赖包 app.json是项目的配置文件

在main.py中编写神经网络,没有框架限制

在prediction.py测试模型是否评估成功

main.py中需在class Main(FlyAI) 类中实现自己的训练过程

第三步:提交到GPU训练,保存模型

本地调试完成之后,提交代码到GPU,在全量数据上训练模型,保存最优模型。

提交GPU的方式有:网站在线提交。

第四步:评估模型,获取奖金,实时提现

GPU训练完成后,会调用prediction.py中的predict方法进行评估,并给出最后得分

高分的参赛选手,可实时获取奖金,通过微信提现

Q:如何获得奖金?

A:超过项目设置的最低分,根据公式计算,就可以获得奖金。

Q:比赛使用什么框架?

A:比赛支持常用的机器学习和深度学习框架,比如TensorFlow,PyTorch,Keras,Scikit-learn等。

Q:怎么参加比赛,需不需要提交csv文件?

A:FlyAI竞赛平台无需提交csv文件,在网页上点击报名,下载项目,使用你熟练的框架,修改main.py中的网络结构和数据处理,在prediction.py中进行加载模型及预测。将代码文件压缩为.zip格式,文件大小不超过10M,之后在网站进行在线提交就可以了。

Q:比赛排行榜分数怎么得到的?

A:参加项目竞赛必须实现 prediction.py 中的predict方法。调用模型得出评分。

Q:平台机器什么配置?

A:目前每个训练独占一块V100显卡,显存10G。

Q:本地数据集在哪?

A:可以本地使用ide运行 main.py 下载数据。

Q:FAI训练积分不够用怎么办?

A:目前GPU免费使用,可以进入到:我的积分,通过签到和分享等途径获得大量积分。

Q:离线训练代码不符合规范问题?

A:main.py中可以使用args.EPOCHS和args.BATCH。