本文主要讲解广汽丰田雷凌2023新款图片与价格，以及一些广汽丰田lenlv对应的相关题，希望能对大家有所帮助。
该项目为本届法演杯提供了详细的技术方案，从UIE基础到UIE数据提取和主动学习建议。任何人都可以尝试一下。ps你必须自己实现主动学习注释。参见项目。笔者不予评论。
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数据简介
1本次比赛数据来源于危险驾驶违法犯罪事实，分为有标签样本和无标签样本供参赛者选择。
2数据格式训练集数据的每一行表示为一个样本，context表示犯罪事实，entity表示实体对应的标签及其位置信息范围，entity_text表示每个标签对应的实体内容表示。
3两个带注释的示例由换行符分隔。
4训练集200个标记训练样本，10,000个未标记样本，10,000个未标记样本。
5标记样品示例
,],34;评价方法
$F_1=fracextimes展开展开+ext展开$
其中Precision识别出正确物体的数量/识别出的物体数量，Recall识别出正确物体的数量/样本中物体的数量。
相关要求和提交指南
预赛将通过上传预期案进行评估，复赛将通过上传模型进行评估，因此请严格按照以下准则和规范进行提交。
1这个竞争题不允许增加额外的监督样本数量来提高模型的预测有效性。2只能制作一个模型，半决赛前必须打印模型结构以供验证。主模型不允许序列化或并行化多个模型，例如bert+bert，但允许除了主模型之外还序列化适当的结构，例如bert+crf。模型结构以压缩包形式提供。3.模型存储空间20G。4对于Fayan基础模型，请前往LAIC2022GitHub网站，并务必按照README中的相关说明配置文件并上传到ZIP压缩包中。日程
1、初赛阶段，将公布初赛数据集，并公布初赛排名名单。如果预赛参赛者提交的案分数超过标准模型分数，则自动晋级半决赛。2.半决赛阶段，将揭晓半决赛数据集，揭晓半决赛排名名单，半决赛结束前，参赛者将选出三个模型以及模型对应的源代码。精选机型及其他审核资料【参考】进入内测审核阶段。3.在私有测试审核阶段，在私有数据集上对模型进行测试，以获得模型的私有测试结果。4、技术交流会上，邀请成绩优秀的参赛者分享模型，并与现场专家进行演示和讨论。5、结果公示及最终成绩公布参赛者的最终成绩为模特自考成绩和复赛成绩中按7:3加权后的最高分。注请提前准备，逾期未提交的，视为放弃。若参赛者提供的源代码无法重现初步结果或被判定无效，最终解释权归中国司法大数据研究院所有。预览结果
|型号|精度|召回率|F1||--------|--------|--------|--------||基本|8896|9537|9206|9206|基础+完整|9386+49|992+383|9645+439||UIE超薄|98632+967|98736+337|98684+662|
02预览数据集
无标签
有一条评论
,],34;项目类型
39;39;39;39;39;39;39;39;39;39;39;39;39;39;39;39;39;39;39;39;39;1基线——模型训练预测
有关使用UIE模型的信息，请参阅下面的链接。它写得很详细，应该考虑到工业部署场景。
参考链接
UIESlim满足工业应用场景，解决推理部署耗时题，提升性能！
PaddleNLPUIE信息提取小样本进阶2【含doccano详细说明】
Paddlernlp的UIE模型真实实体提取任务【出租车数据、快送订单】
11数据处理
34;id34;id34;text34;context34;relations34;entities34;entities39;span39;id39;start_offset39;span39;39;end_offset39;span39;39;label39;label34;entities39;__main__39;数据/trainjson39;r39;utf-834;context39;数据/train_newtxt39;w39;
模特培训！pythonfinetunepy--train_path34;--dev_path34；--保存目录34；--learning_rate5e-6--batch_size32--max_seq_len512--num_epochs30--model34;--seed1000--logging_steps10--valid_steps100--device34;预览训练结果
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34；数据结果已导出。34；预览部分结果
,],]基本匹配结果
2全程培训
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关于一些广汽丰田雷凌2023新款图片与价格的相关话题，以及广汽丰田lenlv的这类内容，本文已做出了详细的解，希望能帮助到广大网友。
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