Онлайн-контест от Brand Analytics при поддержке Акселератора Возможностей при ИНТЦ МГУ «Воробьевы горы»

Решай задачу контеста в любое удобное время: после работы или учебы!

Brand Analytics ML Сontest

4-23 декабря

Регистрация завершена

Регистрация доступна до 15 декабря!

Интересная задача

Призовой фонд

Целевая аудитория

Суммаризация комментариев

в социальных медиа

ML, Data Science

200 000 руб

Задача

Суммаризация комментариев
в социальных медиа

В социальных медиа (vk, ok и т.п.) пользователи как правило могут оставлять посты, посты в группе, сообществе или на своей странице. Посты можно комментировать, однако комментарии при этом могут как иметь отношение к тексту поста, так и нет. Комментарий может содержать смысл или быть бессмыслицей или спамом в целом.

Необходимо реализовать решение которое сможет генерировать (генеративная суммаризация) текст суммаризации (главного, смысла обсуждения) комментариев под каждым постом.

Лидерборд

Итоги Brand Analytics ML Contest

Brand Analytics ML Contest - мероприятие, которое собрало молодых айтишников со специализацией в машинном обучении. Команды из разных городов России на протяжении трёх недель работали над реальной задачей: разрабатывали решение для генерации текста суммаризации комментариев под каждым постом в социальных медиа. До стоп-кода дошли только 14 команд - именно они поборолись за призовые места в финале. Эксперты контеста отметили высокий уровень компетентности участников: представленные решения качественно проработаны.

Грицкевич Александр Александрович

Власов Виктор Сергеевич

Команда «Своего рода учёные»

I МЕСТО

II МЕСТО

III МЕСТО

Как принять участие?

Пройти регистрацию на платформе ЗаводIT

Присоединиться к контесту

Подтвердить свое участие на платформе

Подписаться на канал контеста в Telegram, задать интересующие вопросы

Решать задачу контеста 4-23 декабря

Организаторы

Brand Analytics

- инновационная российская ИТ-компания и разработчик лидирующей системы мониторинга
и анализа социальных медиа и СМИ на рынках России и СНГ. Аналитическая система
Brand Analytics включена в единый реестр российского программного обеспечения. Этот статус позволяет без каких-либо ограничений использовать систему в органах государственной власти, госучреждениях и госкомпаниях.

В системе Brand Analytics используются только собственные разработки и открытое ПО.
А данные хранятся на территории России.

«Акселератор Возможностей» при ИНТЦ МГУ «Воробьевы Горы»

– крупный оператор и организатор хакатонов и инвестиционных мероприятий, куратор инновационного блока ИНТЦ МГУ «Воробьевы горы». Компания занимается привлечением венчурных инвестиций, а также построением технологической инфраструктуры на территории ИНТЦ МГУ. «Акселератор Возможностей» входит в пятерку крупнейших операторов программ корпоративных инноваций

- инновационная российская ИТ-компания и разработчик лидирующей системы мониторинга и анализа социальных медиа и СМИ на рынках России и СНГ. Аналитическая система Brand Analytics включена в единый реестр российского программного обеспечения. Этот статус позволяет без каких-либо ограничений использовать систему в органах государственной власти, госучреждениях и госкомпаниях.

В системе Brand Analytics используются только собственные разработки и открытое ПО. А данные хранятся на территории России.

Присоединяйтесь!

©2023 Все права защищены

Суммаризация комментариев в социальных медиа

Описание задачи:

Входные данные:

Правила суммаризации по уровню сложности:

Требования к решению:

В социальных медиа (vk, ok и т.п.) пользователи как правило могут оставлять посты, посты в группе, сообществе или на своей странице. Посты можно комментировать, однако комментарии при этом могут как иметь отношение к тексту поста, так и нет. Комментарий может содержать смысл или быть бессмыслицей или спамом в целом.

Необходимо реализовать решение которое сможет генерировать (генеративная суммаризация) текст суммаризации (главного, смысла обсуждения) комментариев под каждым постом.

Файл в формате .jsonl с постами и комментариями, а также мета-информацией. Данные в файле

не структурированы, участникам в первую очередь необходимо будет связать комментарии и посты по внешним идентификаторам, которые указаны в качестве отдельного поля каждого объекта исходного файла.

Суммаризация всех комментариев под каждым постом;

Суммаризация только тех комментариев, которые имеют явное отношение к тексту каждого поста;

Суммаризация не только тех комментариев которые имеют явное отношение к тексту поста, но и косвенное (пример: пост про технологию компании, а комментарий про обсуждение самой компании)

Использование только открытых технологий;

Запрещено использование в конечном результате
(но допускается в процессе разработки) облачных решений: OpenAI и т.п.

Конечное решение должно иметь инструкцию по запуску и установке всех зависимостей. Все внешние файлы, словари, модели и т.п. должны предоставляться вместе с самим решением;

Приложение должно иметь одну точку входа и формат вывода результата;

Ограничений по стеку технологий нет, но предпочтителен стандартный набор современного DS/ML: Python.

Важно:

Качество решения;

Ресурсоэффективность (чем меньше потребляется ресурсов — тем лучше);

Скорость работы;

Предпочтительны решения, способные эффективно работать на CPU, допускаются решения с работой на GPU.