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      "content": "这里是本次PJ的数据集，包括了训练集、验证集、测试集与能正常评分的样例。\n请自己完成必要的数据处理工作。\n\n## Files\n\n*   **train.csv** - 训练集\n*   **dev.csv** - 验证集\n*   **test.csv** -测试集\n*   **sample_new.csv** -通过测试的样例\n*   **format_script.py** -格式化脚本\n",
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      "content": "# PJ2: 基于`LSTM-CRF`的序列标注\n\n- 任务数据：参考`Data`章节\n\n- `Python`相关工具\n\n    - [PyTorch](https://pytorch.org)\n\n- 参考资料：[LSTM-CRF](https://pytorch.org/tutorials/beginner/nlp/advanced_tutorial.html#bi-lstm-conditional-random-field-discussion)\n\n- 基本要求（必做）\n\n    - 利用给定的训练集，使用`LSTM-CRF`结构训练一个用于序列标注的模型。\n\n    - 在给定时间前将训练得到的模型的测试结果上传到`Kaggle`竞赛页面。\n\n    - 提交实验代码及一份相关技术报告，报告需要包含\n\n        - 对所写的代码的解释\n        \n        - 记录实验过程和心得体会\n        \n        - 对课堂所学知识的理解\n\n        - 对实验结果的分析\n\n- 其他（选做）\n\n    - 鼓励分析不同结构对最后标注效果的影响\n\n    - 鼓励进行数据分析，探讨如何更高效地利用数据\n\n    - 鼓励对结果进行可视化分析\n\n    - 鼓励基于本次实验进一步拓展，自主完成其他感兴趣的实验\n\n    - 以及分享其他在实验过程中发现的有趣现象\n",
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      "content": "## 格式化脚本\n本次评分采用kaggle的F1 Score (Macro)算法\n需要使用Data中提供的python脚本文件将predicted中标注的类别映射到数值\n\n该脚本可以将\nid,expected\n1,O\n2,S-ORG\n3,S-GPE\n...\n映射为\nid expected\n1,0\n2,5\n3,1\n...\n\n映射正确的csv文件提交后可以在Leaderboard上看到对应的分数\n\n## 提交格式\n请使用Submit功能提交  **学号-姓名.csv** 文件，并在elearning上提交实验报告。\n最后提交的csv文件应当有两个label，分别是：\nid  expected\n详细请看提交样例\n\n请务必确保提交的数据中expected一列中的值为**数值**\n\n\n## 评分组成\n\n- 测试结果 (40%)\n\n    - Public (30%)\n    - Private (10%)\n\n- 技术报告 (60%)\n\n    - 必做部分 (50%)\n    - 选做部分 (10%)",
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      "content": "本次PJ可以使用chatgpt喔！\n任何不会的地方请自行搜索或者询问LLM们。",
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