自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列：NLP on Transformers 101 第16章：Kaggle BERT比赛CommonLit Readability Prize赛题解析

第16章：Kaggle BERT比赛CommonLit Readability Prize赛题解析、Baseline代码解析、及比赛常见问题
1，以问题为导向的Kaggle Data Competition分析
2，为何Kaggle上的NLP 80%以上都是文本分类比赛，并必须使用Neural Networks？
3，文本复杂度衡量不同类型实现技术分析
4，比赛的Training数据集分析：id、url_legal、license、excerpt、target、standard_error
5，比赛的评价指标分析
6，Readability：NLP Classification or Regression based on neural networks
7，Kaggle比赛通用步骤：Data - Cleaning - Store - GridSearch - Model - Prediction
8，比赛外部数据集分析
9，比赛使用的硬件条件分析
10，Training Set、Validation Set、Test Set
11，比赛的双层Pretraining技术解析
12，Pretraining的三大类型解析：ITPT、IDPT、CDPT
13，传统的Statistics Method建模 + 树模型
14，Statistical features构建源码分析
15，融合统计信息并使用Regression模型解析
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