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AI Challenger 2018 文本挖掘类竞赛相关解决方案及代码汇总

Deep Learning Specialization on Coursera

AI Challenger 2018 已近尾声,各赛道top选手已经结束了代码核验,正在准备12月18、19日 AI Challenger 决赛答辩材料的路上。在本年度 AI Challenger 即将尘埃落定之时,这里整理一批目前网上可见的文本挖掘相关赛道的解决方案和代码,欢迎补充,同时感谢github,感谢各位开源的同学。

细粒度用户评论情感分析

在线评论的细粒度情感分析对于深刻理解商家和用户、挖掘用户情感等方面有至关重要的价值,并且在互联网行业有极其广泛的应用,主要用于个性化推荐、智能搜索、产品反馈、业务安全等。本次比赛我们提供了一个高质量的海量数据集,共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向。参赛人员需根据标注的细粒度要素的情感倾向建立算法,对用户评论进行情感挖掘,组委将通过计算参赛者提交预测值和场景真实值之间的误差确定预测正确率,评估所提交的预测算法。

貌似是最火爆的一个赛道,Testa 提交队伍有468支,详细介绍请参考该赛道主页:https://challenger.ai/competition/fsauor2018
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AI Challenger 2018 进行时

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之前写过一篇《AI Challenger 2017 奇遇记》,记录了去年参加 AI Challenger 英中机器文本翻译比赛和英中机器同声传译比赛的过程,得到了一些反馈,特别是一些同学私下留言希望共享语料做科研用,但是限于去年比赛AI Challenger官方的约定,无法私下分享。不过好消息是,AI Challenger 2018 新赛季已经于8月29号启动,总奖金高达300万人民币,单个赛道冠军奖金最高到40万人民币。新赛季英中机器翻译文本大赛继续,提供了一批新的语料,中英双语句对规模大致到了1千3百万句对的水平,真的很赞。

我之前没有参加这类数据竞赛的经验,去年因为做 AIpatent专利机器翻译 产品的缘故,参加了 AI Challenger 2017 两个与机器翻译相关的赛道,并且侥幸进了英中机器同声传译比赛的 Top 5,过程中最大的收获其实是 follow 了一轮最新的神经网络机器翻译模型和试用了一些相关的NMT开源工具,另外也跟踪了机器翻译相关的论文,了解了当前机器翻译的进展情况,这些对于我的工作还是有相当帮助的。

10年前读研的时候,没有MOOC,没有Kaggle,也没有这么多开源的深度学习平台和工具,有时候不得不感慨,对于搞数据挖掘的同学来说,这是最好的时代。对于还在校学习的同学,如果实验室的任务不重,强烈建议参加类似 AI Challenger, Kaggle 这样的比赛,这可能是除了实习之外,又一个很好的积累实战经验的方法之一。在 NLPJob ,我们已经发现有一些招聘方加了一条加分项,例如:有Kaggle比赛获奖或者其他竞赛获奖的优先。而类似的,我们也发现很多同学的简历中参加Kaggle, 天池大数据等竞赛的经历逐渐成了标配。面向校招,在校同学缺乏实战经验,如果又没有一些很好的实验室项目或者实习经历作为筹码,那么参加这类比赛不失为一个很好的简历补充方式。

以下选自 AI Challenger 2018 的相关官方介绍,其中五大主赛道有三个与自然语言处理相关,可见NLP是多么的难。

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