今天解析一下Kaggle最新比赛：自动论文评分竞赛2.0——Learning Agency Lab - Automated Essay Scoring 2.0。文末有图书抽奖活动！
本次比赛类型是自然语言处理NLP。目标是训练一个模型来为学生论文评分。
本次比赛能帮助大家熟练使用bert等预训练语言模型。比赛4月初刚开始，难度适中，适合所有从事NLP相关工作的同学参加。
有关本次比赛的baseline详解，我邀请了美国TOP20毕业的William老师开了一场讲座。William老师经验丰富，曾带领20+学员斩获Kaggle金牌。
baseline讲座为福利性质，只需0.01元。并赠送500+Kaggle金牌方案！扫码即可领取！
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赛题讲座
数据集介绍
竞赛数据集包含约24000篇学生撰写的议论性文章。
train.csv - 作为训练数据使用的文章和得分。
  • essay_id - 文章的唯一ID
  • full_text - 完整的文章内容
  • score - 文章的整体得分，范围为1到6
test.csv - 作为测试数据使用的文章。包含与train.csv相同的字段，除了排除了score。
  • sample_submission.csv - 符合正确格式的提交文件。
  • essay_id - 文章的唯一ID
  • score - 文章的预测整体得分，范围为1到6
数据样例：
label分布：
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500+Kaggle金牌方案
我整理了2023年10场比赛54个金牌方案，CV与NLP方向都有。此外，还有过去几年470场金牌方案。今天分享给大家下载。
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包邮赠书福利
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