<p>Перед тем, как участвовать в соревновании, приглашаем вас в <a href="https://ods.ai/tracks/nlp_in_practice" rel="noopener noreferrer" target="_blank">трек &ldquo;NLP in practice&rdquo;</a>, где мы подробно разбираем все технические этапы, с которыми сталкиваются дата-сайентисты в NLP на практике. Переходите <a href="https://ods.ai/tracks/nlp_in_practice" rel="noopener noreferrer" target="_blank">по ссылке</a>, смотрите обучающие видео и участвуйте в квизах по ним!</p>

<h2><strong>Правила участия</strong></h2>

<p>Нажимая кнопку &quot;Участвовать&quot; и/или &quot;Отправить решение&quot;, вы соглашаетесь с <a href="http://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/AlfaDF23/Rules_Data_Fest_2023.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Правилами проведения онлайн-соревнования &quot;Data Fest 2023. Соревнование по структуризации чеков ОФД&quot;.</a></p>

<h2><strong>Задача</strong></h2>

<p>Данные чеков ОФД содержат детальную информацию о тратах клиентов. Они помогают улучшать качество моделей кредитного скоринга и склонности к банковским продуктам, а также улучшать пользовательский опыт за счет структуризации трат клиентов в мобильном приложении. Однако работа с этим источником затрудняется его неструктурированностью: вся информация о купленном товаре лежит в одной строке произвольного формата.</p>

<p>В предположении что каждая чековая позиция описывает какой-либо товар, наименование этого товара, а также его бренд, являются главной информацией, которую можно извлечь из чека. По итогу задача структуризации этих данных ограничивается выделением и нормализацией брендов и товаров.</p>

<h2><strong>Данные</strong></h2>

<p>Участникам соревнования предоставляются два датасета с чековыми позициями, размеченный и неразмеченный:</p>

<ol>
<li>В размеченном датасете для каждой чековой позиции указаны нормализованные бренды и товары входящие в нее в исходном виде.</li>
<li>В неразмеченном датасете даны только сами чековые позиции.</li>
</ol>

<p>Подробное описание файлов и полей датасета соревнования можно найти во вкладке&nbsp;<a href="https://ods.ai/competitions/nlp-receipts/data" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Данные</a>.</p>

<h2><strong>Метрика соревнования</strong></h2>

<p>Метрика соревнования - (F1_good + 2 * F1_brand) / 3, где F1_good- это метрика F1 на товарах, а F1_brand - это метрика F1 на брендах. Для подсчета F1 мы для считаем две метрики:</p>

<ul>
<li>Precision - доля сущностей из предсказания модели, которые оказались верными (то есть присутствуют в ответе для соответствующих примеров)</li>
<li>Recall - доля сущностей в ответах, которые выделила модель</li>
</ul>

<p>После чего метрика считается по знакомой формуле F1 = 2 / (1 / precision + 1 / recall)</p>

<p>Подробнее о данной модификации F1 для задач, подобных NER, можете прочитать по&nbsp;<a href="https://www.davidsbatista.net/blog/2018/05/09/Named_Entity_Evaluation/" rel="noopener noreferrer" target="_blank">ссылке</a> (раздел CoNLL).</p>

<h2><strong>Этапы соревнования</strong></h2>

<ol>
<li>CSV-соревнование<strong> (вы находитесь здесь)</strong>.

<ul>
<li>Сроки проведения: 2 июня 17:00 - 1 июля 23:59</li>
<li>Решения принимаются в формате CSV-файлов с ответами на тестовый датасет. Подробнее смотрите в пункте &quot;Проверка решения&quot;</li>
<li>В следующий этап проходят топ-20% (но не более 20) участников согласно окончательной таблице лидеров соревнования</li>
</ul>
</li>
<li>Docker-соревнование.
<ul>
<li>Сроки проведения: 2 июля 12:00 - 15 июля 23:59</li>
<li>Решения принимаются в формате Docker-контейнеров с инференсом модели. Подробнее смотрите в пункте &quot;Проверка решения&quot;</li>
<li>Для подтверждения участия в этом соревновании необходимо до 4 июля 23:59 отправить в соревнование решение в виде Docker-контейнера (формат описан в пункте &ldquo;Проверка решения&rdquo;) с лучшим решением этапа 1 в тестирующую систему (до этого момента в системе будет тестовый датасет из этапа 1). Участники, чей результат в CSV-соревновании будет сильно отличаться от результата их Docker-контейнера, будут дисквалифицированы.</li>
<li>В следующий этап проходят топ-10 команд согласно окончательной таблице лидеров соревнования</li>
</ul>
</li>
<li>Доразметка.
<ul>
<li>Сроки проведения: 16 июля 12:00 - 23 июля 23:59</li>
<li>Для получения дополнительной разметки каждая команда дошедшая до данного этапа может выбрать среди неразмеченного датасета не более 3000 примеров и направить их идентификаторы организаторам не позднее 16 июля 23:59 в&nbsp;<a href="https://t.me/xterrafunny" rel="noopener noreferrer" target="_blank">telegram</a>.</li>
<li>Не позднее 23 июля 23:59 организаторы вышлют всем командам, которые запрашивали дополнительную разметку, их размеченные примеры через telegram.</li>
</ul>
</li>
<li>Docker-соревнование.
<ul>
<li>Сроки проведения: 24 июля 12:00 - 6 августа 23:59</li>
<li>На данном этапе разрешается использовать доразметку полученную на этапе 3</li>
<li>Решения принимаются в формате Docker-контейнеров с инференсом модели. Подробнее смотрите в пункте &quot;Проверка решения&quot;</li>
<li>Авторы трех решений с наибольшей метрикой на private-части объявляются победителями и делят денежный приз</li>
</ul>
</li>
</ol>

<h2><strong>Проверка решения</strong></h2>

<h2><strong>Этап 1</strong></h2>

<p>Решения принимаются в виде csv-файла с тремя колонками: &quot;id&quot; - уникальный идентификтор, &quot;brand&quot; - бренды содержащиеся в данной чековой позиции, и &quot;good&quot; - товары содержащиеся в данной чековой позиции. Пример сабмита можно найти в файле sample_submission.csv.</p>

<p>Если в чековой позиции содержится больше одного бренда или товара, то нужно указать их через запятую. Промежуточные итоги подводятся на public-части тестовой выборки. Победители и призеры определяются на private-части тестовой выборки. И промежуточную, и окончательную таблицу лидеров можно найти во вкладке&nbsp;<a href="https://ods.ai/competitions/nlp-receipts/leaderboard" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Таблица лидеров</a>.</p>

<h2><strong>Этапы 2 и 4</strong></h2>

<p>Решения принимаются в виде zip-архива размером не более 5Gb, имеющего структуру:</p>

<ul>
<li>metadata.json</li>
<li>user_file_1</li>
<li>user_file_2</li>
<li>&hellip;</li>
<li>user_file_n</li>
</ul>

<p>В файле metadata.json должны быть два поля:</p>

<ul>
<li>image - публичный образ в DockerHub, например &ldquo;xterrafunny/baseline-nlp-in-practice:latest&rdquo;</li>
<li>entry_point - команда для запуска в контейнере, например &ldquo;python run.py&rdquo;</li>
</ul>

<p>Решение запускается в Docker-контейнере, указанном в metadata.json. На вход в entry_point подаются:</p>

<ul>
<li><code>--dataset DATASET_PATH</code> - путь к датасету</li>
<li><code>--output OUTPUT_PATH</code> - путь для сохранения предсказаний модели</li>
</ul>

<p>Пример подаваемых аргументов: <code>--dataset ./dataset.csv --output ./pred.csv</code></p>

<p>Ресурсы для образа:</p>

<ul>
<li>8 vCPU</li>
<li>96Gb RAM</li>
<li>Nvidia V100, 32Gb</li>
<li>10Gb дискового пространства</li>
<li>Время на исполнение - 45 минут</li>
</ul>

<p>Предсказания модели должны представлять собой csv-файл с тремя колонками: &quot;id&quot; - уникальный идентификтор, &quot;brand&quot; - бренды содержащиеся в данной чековой позиции, и &quot;good&quot; - товары содержащиеся в данной чековой позиции. Пример предсказаний можно найти в файле sample_submission.csv. Если в чековой позиции содержится больше одного бренда или товара, то нужно указать их через запятую.</p>

<p>Промежуточные итоги подводятся на public-части тестовой выборки. Победители и призеры определяются на private-части тестовой выборки.</p>

<h2><strong>Использование внешней разметки</strong></h2>

<p>Запрещается использовать полученную вручную разметку, кроме предоставленной организаторами в датасетах и в рамках процесса доразметки, в выборках для модели, а также в посылках. Организаторы имеют право запросить Docker-контейнер с обучением и инференсом модели для подтверждения честности полученных результатов.</p>

<p>Однако разрешается собирать неразмеченные данные из открытых источников, при условии полной автоматизации данного процесса (то есть участник может предоставить Docker-контейнер в котором воспроизводится весь процесс)</p>

<h2><strong>Объединение в команды</strong></h2>

<p>В соревновании разрешено объединение участников в команды до 3 человек. Возможность объединения в команды закрывается 24 июня в 23:59.</p>

<h2><strong>Базовые решения и полезные функции</strong></h2>

<p>Чтобы помочь вам быстрее влиться в задачу соревнования, мы подготовили несколько базовых решений задачи. Все эти материалы можно найти в репозитории по&nbsp;<a href="https://github.com/xterrafunny/nlp_in_practice_receipts" rel="noopener noreferrer" target="_blank">ссылке</a>.</p>

<h2><strong>Призовой фонд</strong></h2>

<p>Призовой фонд разделят авторы 3 решений с наибольшей метрикой на private-части тестовой выборки на этапе 4</p>

<ul>
<li>1 место &ndash; 450 000 рублей</li>
<li>2 место &ndash; 250 000 рублей</li>
<li>3 место &ndash; 100 000 рублей</li>
</ul>

<p>Для получения денежных призов победителям и призерам соревнования необходимо прислать свое решение в виде Docker-контейнера, содержащего код для обучения и инференса лучшей модели на языке Python.</p>

Примите участие в первом DataScience-соревновании от Альфа-Банка! Это не будет соревнованием по машинному обучению, так как на последнем этапе вы не будете подбирать гиперпараметры, а будете выбирать данные для разметки, как это происходит на практике, чтобы улучшить свое решение

Public

Private

User Agreement

<p>I accept <a href="https://storage.yandexcloud.net/datasouls-ods/CourseFest_1/Docs/UserAgreement.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Terms of User Agreement and Privacy Policy</a></p>

Privacy Policy

<p>I give my<a href="http://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/events/DataFest2023/20230324-Consent_en.pdf"> consen</a>t to &laquo;Sorevnovaniya Analiza Dannykh&raquo; LLC to process and transfer my personal data to the partners of the event for information interaction</p>

Consent

<p>I agree to receive newsletters from &laquo;Sorevnovaniya Analiza Dannykh&raquo; LLC&nbsp;about key ODS.AI activities</p>

#	Teams (134)	F1 score	Last	Entries
1	tg kaggle_fucker	0.8400396166	10m	56
2	Andrei Babkin	0.8295486897	10m	41
3	Ivan Yu Bondarenko	0.8222650429	10m	7
4	Andrey Kuznetsov	0.8205956088	10m	40
5	Andrey Khlopotnukh	0.8125152254	11m	44
6	Dmitry Kuzyurin	0.8088479425	10m	23
7	Mikhail Utrobin	0.8068487753	11m	19
8	Aleksandr Shatilov	0.8032549521	10m	11
9	Poly Team	0.8019200426	10m	43
10	Eskender Dzhemadinov	0.8009541691	10m	36
11	Vladimir Testov	0.8004514783	10m	6
12	One Piece	0.7985974717	10m	4
13	Ilia Kolzin	0.795013014	11m	28
14	BibaAndBoba	0.7927553952	10m	8
15	Nikolai Semiachkin	0.787784399	10m	10
16	Ilia Kuleshov	0.7873150389	11m	2
17	Vladimir Vorobev	0.7843331203	11m	17
18	Stanislav Chistyakov	0.7834957968	10m	35
19	tg ai_minds	0.7812465042	10m	45
20	Tcofaz	0.7736485817	11m	16
21	Valentin Gromov	0.7721798375	10m	10
22	Alesha	0.7711134905	10m	3
23	ZA DENGI DA	0.770698168	10m	8
24	killer-queen	0.7701042904	10m	14
25	Nikolai Vdovin	0.7658142582	11m	13
26	Kirill Bobylev	0.7652621654	10m	34
27	ML Rocks	0.7652142823	10m	3
28	Postironiia Dlia russkikh	0.764311413	11m	36
29	sfdc9d969c9c8	0.7632620056	10m	5
30	qklent	0.7630463396	11m	30
31	Maksim Maklygin	0.7573956585	10m	12
32	Aleksey Aleksey	0.7567495208	11m	22
33	hfd9721d83824	0.7563149288	10m	3
34	Aleksey Savotchenko	0.7560366303	11m	25
35	Rinat	0.7513595407	11m	14
36	Makvin	0.7512706352	11m	18
37	Tatyana Zh	0.7510207596	10m	6
38	Pavel Orlov	0.7502988789	10m	20
39	Evgenii Vigurskii	0.7501069841	11m	23
40	svq	0.7500640831	11m	12
41	aujdijbnawi	0.7451410318	11m	12
42	Dungeon Master	0.7395251565	11m	2
43	Mikhail Cherpakov	0.7393977361	11m	8
44	Arseniy Polyakov	0.7387309096	10m	33
45	Max Milkov	0.7379379759	11m	15
46	Artiom Akopian	0.736988702	10m	30
47	Aleksandr Gritckevich	0.7363335841	11m	28
48	сансеймайсамба	0.7363334665	10m	35
49	Denis Semenov	0.7315719656	11m	8
50	Dmitriy Kornev	0.7310911454	10m	27