李宏毅2022课程视频全部以线上视频的形式给出（已经全部录好，你可以选择短时间全部学完），上课时间会直播讲解额外的内容（可以不听）和作业（建议一定要做），目前已更新到作业七。
第七课主要内容是BERT，是在Transformer模型基础上的更进一步，效果出众，现在业界舆情相关业务基本都倒向了BERT，对NLP感兴趣的同学，这个一定要好好学。
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课程视频：
b站视频号：机器学习手艺人
网址：https://www.bilibili.com/video/BV1Z34y1C7sj?spm_id_from=333.999.0.0
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Github：课堂和作业课件及基础代码
网址：https://github.com/yaoweizhang/LHY2022-SPRING
作业七需要使用Kaggle和huggingface下载代码、训练数据集、模型等资料，文末也有助教代码和训练数据集的获得方式。
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作业任务：
BERT问答阅读理解（BERT Question Answering），训练集是10524个文本段落，以及31690个问题和答案，模型目的是根据文本和问题，给出答案，详情见b站作业视频和课件。
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Kaggle提交地址：
https://www.kaggle.com/competitions/ml2022spring-hw7
截止日期：
2022/05/06 23:59（北京时间），去冲榜吧。
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评分：学生通过改进代码提高问答准确率，评分对应的准确率如下。
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QQ交流群：156013866
| 难易程度 | 精确度 |
| simple | Acc >= 0.45139 |
| medium | Acc >= 0.65792 |
| strong | Acc >= 0.78136 |
| boss | Acc >= 0.84388 |
作业七助教代码和数据获得方式：
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关注微信公众号 “机器学习手艺人”
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