[기업은행 혁신리그 사전강의] 영화 리뷰 감성 분석

1. 평가

• 평가산식 : Accuracy
• 리더보드
• Public score : 전체 테스트 데이터 중 50%
• Private score : 전체 테스트 데이터 중 50%
• 본 대회는 Public/Private로 나누어 모델의 성능을 검증합니다.
• 실시간 경쟁을 위해 Public 점수는 제출 시 실시간으로 확인할 수 있습니다.
• 모델의 일반화된 성능을 검증하기 위해 Private 점수는 대회 종료 후 공개되며, 최종 리더보드 순위는 Private 점수를 기준으로 산정됩니다.

2. 참여 규칙

• 1일 최대 제출 횟수 : 5회
• 개인으로만 참여할 수 있습니다.
• 개인 참가 방법 : 자유롭게 제출 창에서 제출 가능

3. 외부 데이터 및 사전 학습 모델

• 외부 데이터 사용 가능
• 법적 제약이 없으며 공개된 사전 학습 모델(Pre-trained Model) 사용 가능

4. 유의 사항

• 모델 학습에서 검증 혹은 평가 데이터셋 활용 시 Data Leakage로 판단하여 실격 처리됩니다. (부정 행위)
• 최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점되므로 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 채점 받고 싶은 파일을 2개 선택해야 합니다.
• 대회 직후 공개되는 Private 랭킹은 최종 순위가 아니며 코드 검증 후 수상자가 결정됩니다.
• 대회 종료 후 리더보드 및 코드 공유 수상자 순위를 결정합니다.

5. 유저 평가

• DACON Scholarship을 받고자 하는 팀은 코드 공유 탭에 코드를 공유하여 유저평가를 받아야 합니다.
• Private 순위 공개 후 코드 제출 기간 내 코드 공유 페이지에 코드 업로드
• 제목에 Private 순위와 사용한 모델, 코드에 대한 keyword 기재

예시) Private 1위, LGBM 모델, 00전처리 기법 활용

• 대회 참가자는 공개된 코드 평가
• 코드 오류, 외부 데이터 사용 등 코멘트를 댓글로 작성