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rishigami.hatenablog.com
はじめに 本記事では2020年3月~6月にかけて開催され、約2200チームが参加したKaggleのコンペ Tweet Sentiment Extraction(通称Tweetコンペ)について、振り返りを兼ねてまとめたいと思います。 はじめに コンペ概要 データ データ数について Sentimentについて 元データについて 評価指標 BERTによるQ&Aアプローチ Question Answeringについて 本コンペにおけるアプローチ QAアプローチの課題 最後に コンペ概要 Tweetと正解ラベルの例 まず初めに本コンペのポイントをいくつか挙げます Sentimentラベルの与えられたTweetから、そのSentimentに該当する箇所を抜き出す課題。 アノテーションの問題で正解ラベルにノイズが多く含まれており、noisy labelへの対処もポイントとなった。 BERTやRoBERT
はじめに 本記事では2019年6月~8月にかけて開催され、約2800チームが参加したKaggleのコンペ Predicting Molecular Properties(通称分子コンペ)について、振り返りを兼ねてまとめたいと思います。 www.kaggle.com はじめに コンペ概要 データ データ数について xyzファイルについて scalar couplingについて Additional Dataについて 評価指標 Graph Convolutional Networks (GCN) Message Passing Neural Networks (MPNN) GCNの本コンペへの適用 その他GCNモデル GNNの参考資料 最後に コンペ概要 まず初めに本コンペのポイントをいくつか挙げます。 分子内の2つの原子間の磁気的相互作用(scalar coupling constant、以
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