文件名称：CHEERS_Challenge:进行欢呼挑战
文件大小：38.12MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-02 21:56:42
nlp machine-learning bert-model cheers-challenge JupyterNotebook
CHEERS_挑战 我们正在参加CHEERS NLP挑战，这是我们的代码:)。 短期挑战赛 CHEERS挑战的目的是利用自然语言处理（NLP）的最新进展，以帮助人道主义危机中的响应者和分析人员从数据中分析和收集有价值的信息。 这项挑战由非营利组织Data Friendly Space（DFS）主持，还得到了约翰内斯·开普勒大学林茨分校的学术研究人员的支持。 我们鼓励有兴趣推动NLP和深度/机器学习在人道主义部门中的应用的任何人参加这一挑战，因为在帮助提高人道主义社区数据分析质量方面将立即看到好处。 这样，人道主义分析人员将能够花时间去做人脑最擅长的事情：对信息的主观分析。 更多资源 有关挑战的更多信息，请访问： :
【文件预览】：
CHEERS_Challenge-main
----Natural Language Processing with Deep Learning - Shortcut.lnk(2KB)
----README.md(1KB)
----Other Sources()
--------Learning to summarize from human feedback.pdf(1.59MB)
--------Learning to summarize from human feedback - link.url(73B)
--------LSTM.pdf(386KB)
----.gitignore(2KB)
----CHEERS_challenge_round_1()
--------utils()
--------evaluation.py(3KB)
--------data_round_1()
--------01_Preprocessing.ipynb(44KB)
--------02_Baseline.ipynb(26KB)
--------Terms of Use.txt(637B)
--------00_Experimenting.ipynb(134KB)
--------runs()
--------immap_sector_name_to_id.json(218B)
--------create_random_baseline.py(3KB)
--------03_Relevant_Baseline.ipynb(8KB)