- 赛事介绍
- 竞赛排行榜
- 奖金记录
- 讨论($vue{comment_count})
- 学习资源
大赛简介
人工智能技术在越来越多的医疗场景中体现出应用价值，医疗文本分类是借助深度学习的技术优势，根据文本的特征将其分到预先设定的类别中。在解决医疗诊断任务的情况下必须满足预测模型的准确性，对数据的处理能力，对诊断结果的解释能力，保证最终结果的一个可靠性。
参赛须知
参赛时间: 本次竞赛无时间限制，长期有效开放
参赛方式
参赛选手说明
- 参赛人员身份信息需保证真实、有效，大赛主办方仅将个人信息用于赛事数据授权及颁奖使用
- 欢迎海内外的在校学生，算法工程师和所有AI爱好者参与
- 本次竞赛报名形式：以个人形式本地提交作品线上审核，并且以最终提交算法得分作为唯一有效成绩
- 在比赛截止日期前，团队中成绩最高分作为本团队的最终成绩
- 报名成功后请加入FlyAI竞赛交流群，一起学习进步！重要通知也将在群内发布，不要错过哦
比赛作品说明
- 参赛选手需要配合组委会对比赛作品的有效性与真实性进行验证
- 不同团队/个人，提交相似结果文件，取消双方所有人员参赛资格
- 多开小号报名、提交，一经发现将取消参赛资格
- 禁止使用外部链接下载代码替换本项目代码
- 比赛过程中，通过脚本获取比赛数据，成绩无效
- 使用线上测试集进行训练或者使用非官方提供的外部数据进行训练，成绩无效
- 使用的预训练模型需为FlyAI官方审核通过的模型，使用非官方验证预训练模型，成绩无效
- 提交的代码具备可解释性并且其它开源框架可复现
- 所有相似代码将一律不通过审核！！情况多次出现者封号处理
- 如有发现利用非正常手段作弊行为，奖金一律不发放。之前所获得奖金金额官方有权收回，情节严重者封号处理
- 提交代码即视为阅读并同意以上比赛作品说明
大赛奖项设置
奖项说明:
| 奖项设置 |
获奖人数 |
奖金额度说明(按最终得分评判) |
| 参与奖（总奖金20%） |
所有人 |
根据基线得分与100分之间，分成5个奖金区间；不同得分区间获得相应的竞赛奖金。 |
| 突破奖（总奖金10%） |
所有人 |
更新排行榜最高分数，获得相应的竞赛奖金 |
| 排名奖（总奖金70%） |
月赛前5名 |
奖金发放最终以月为单位，前5名获奖占比以K系数表示，分别为：0.45，0.25，0.15，0.1，0.05 |
赛事主题和数据说明
赛题描述
人工智能技术在越来越多的医疗场景中体现出应用价值，医疗文本分类是借助深度学习的技术优势，根据文本的特征将其分到预先设定的类别中。在解决医疗诊断任务的情况下必须满足预测模型的准确性，对数据的处理能力，对诊断结果的解释能力保证模型结果的一个可靠性。
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 |
样例 |
| train.csv |
label |
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分类标签 |
文本 |
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标志问题 |
文本 |
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内容 |
文本 |
| validation.csv |
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分类标签 |
文本 |
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string |
标志问题 |
文本 |
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string |
内容 |
文本 |
评审标准
算法输入输出格式
系统评估时，要求参赛者必须在predict方法中接收到输入和评估返回的结果输出，格式如下所示。
输入字段：
{
"title": "心率为72bpm是正常的吗",
"text": "最近不知道怎么回事总是感觉心脏不舒服..."
}
输出字段：
评审指标说明
- 准确率（Accuracy）：对于给定的测试数据集，预测正确的样本数与实际总样本数之比
- True，表示预测正确的样本数数量
- Total Number of Samples，表示实际总样本数数量
- 计算公式如下：
比赛常见问题说明
Q:比赛使用什么框架？
- 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、MXNet等。
Q:怎么参加比赛，需不需要提交CSV文件？
- FlyAI竞赛平台提供免费云端GPU资源，报名后可以使用自己熟练的框架，修改main.py中的网络结构和processor.py中的数据处理；仅部分赛题支持CSV方式提交，请仔细阅读参赛方式相关内容。
Q:比赛排行榜分数怎么得到的？
- 参加项目竞赛必须实现prediction.py中的load_model和predict方法。系统使用这些方法评估模型算出评分。
超过 60分 的成绩会在48小时内更新到排行榜，不要着急哦！
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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34.16。
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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34.16。
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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34.16。
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124
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34.16。
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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34.16。
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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34.16。
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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34.16。
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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34.16。
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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34.16。
130
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34.16。
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141
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143
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144
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146
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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34.16。
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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34.16。
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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34.16。
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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34.16。
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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34.16。
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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34.16。
177
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34.16。
178
batch数据为8，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34.16。
179
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34.16。
180
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181
batch数据为500，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34.16。
182
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186
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191
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192
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197
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198
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200
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201
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210
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34.16。
211
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34.16。
212
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34.16。
213
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34.16。
214
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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27.27。
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290
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0.00。
291
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0.00。
- 鸡毛飞上天
-
模型得分为82.11，本次预计获得排名奖奖金为105元
2020-05-06 15:00:01
- 玖月初识
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模型得分为82.5，本次预计获得排名奖奖金为210元
2020-05-06 15:00:01
- 凉心半浅良心人
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模型得分为83.23，本次预计获得排名奖奖金为525元
2020-05-06 15:00:01
- mohoho
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模型得分为83.27，本次预计获得排名奖奖金为945元
2020-05-06 15:00:01
- killf
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模型得分为82.79，本次预计获得排名奖奖金为315元
2020-05-06 15:00:01
- 妮妮妮
-
模型得分为64.24，本次预计获得实时奖励奖金为1.5元
2020-04-24 01:13:38
- 凉心半浅良心人
-
模型得分为83.15，本次预计获得实时奖励奖金为1元
2020-04-12 20:00:40
- 凉心半浅良心人
-
模型得分为83.04，本次预计获得实时奖励奖金为1元
2020-04-11 12:34:46
- jamiesona
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模型得分为68.77，本次预计获得实时奖励奖金为1.5元
2020-04-07 06:38:05
- ruiqunli
-
模型得分为77.14，本次预计获得实时奖励奖金为1.41元
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- killf
-
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- ruiqunli
-
模型得分为75.9，本次预计获得实时奖励奖金为6元
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- 九件
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- 凉心半浅良心人
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- yphacker
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- NLP_Rookie
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- NLP_Rookie
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2020-04-02 10:20:20
