참가접수

아래 구글폼을 작성 하셔야 참가접수가 완료되니 대회 참가를 원하는 분께서는 (팀의 경우 대표자 한 분) 꼭 아래 폼을 작성하여 제출 부탁드립니다.

제출하신 폼은 운영진이 확인한 후 팀 대표님께 대회 참여 안내 메일을 송부 해 드리고 있으며, 원활한 참가를 위해 최대한 빠르게 확인 후 참가승인 진행 중에 있으나, 주말 및 저녁 중에는 다소 확인이 늦어질 수 있는 점 참가자분들의 너른 양해 부탁드립니다.

대회 주제 및 목표

주제 : 주어진 사전학습모델(ELECTRA)을 활용해 타겟 기계독해 데이터셋에 대한 성능을 최대화하기 위한 학습 알고리즘 개발
- ‘대회 규칙’ 란에 지정된 사전학습모델 참조

14세 이상의 데이터 및 인공지능 개발에 관심있는 분
단, <2021 NIA AI 학습용 데이터 구축 사업 - 매체별 기계독해 데이터 과제>에 직/간접적으로 작업을 영위한 분(크라우드 워커 포함)은 참가 제한
※ 만일 참가 자격에 제한되는 자가 수상 대상자로 선정되는 경우 시상 대상에서 제외하며, 이로 인해 발생하는 불이익에 대해서 주최/주관 및 운영사는 책임지지 않음을 사전에 안내드립니다

※ 대회의 원활한 진행을 위해 상세일정은 변경될 수 있음

※ 참가자가 팀인 경우 팀의 대표에게 지급함

※ 아래 내용에 대해서 동의 후 대회 참가할 수 있으며, 아래 사항이 만족되지 않을 경우 입상이 취소될 수 있음

사전학습모델 (ELECTRA) 정보

외부 데이터 사용 관련

외부 데이터는 별도로 사용하실 수 없음을 사전 안내드립니다
사전학습모델인 PLM(Pre-trained Language Model)이 아니라 참가자 분께서 따로 학습한 모델은 사용하실 수 없음을 안내드립니다

모델 구성 방법

행정문서 데이터와 뉴스 데이터는 각 분야별 데이터 특성이 있기 때문에, 이를 고려하여 분야별로 모델을 구성해도 무방합니다
- 데이터셋 폴더명 기준으로 doc용 모델과 news용 모델을 개별로 학습 및 추론하셔도 됩니다
- 입상 코드 검증시 단일 모델을 사용하는 경우는 해당 모델을 제출하면 되지만, 분야별 모델을 사용하는 경우
  하나의 추론 명령 실행 시에 자동으로 두 모델이 작동하여 통합된 제출 결과가 생성될 수 있도록 해야 합니다

팀 참가 관련

저작물 제출 및 검증 관련

저작물 소유권 관련

해커톤을 통한 산출물 일체의 권리는 응모자에게 귀속됩니다. 다만, 사업의 취지 및 공공성을 감안하여 입선작에 한해 오픈소스 라이선스로 공개(CCL. 조건 적시)될 수도 있습니다
본 경진대회의 주최자는 응모작들 중 입상하지 않은 응모작에 대해서는 어떠한 권리도 취득할 수 없으며, 입상한 응모작에 대해서도 저작재산권의 전체나 일부를 양수하는 것으로 일방적으로 결정하여 고지할 수 없습니다.
주최자는 입상하지 않은 응모작을 공모전 종료일로부터 3개월 이내에 모두 폐기합니다. 다만, 폐기 전 저작자가 저작물의 반환을 요구할 경우 저작자에게 반환하되, 반환과 관련하여 추가 비용이 발생하는 경우 응모자에게 부담할 수 있습니다.
데이터셋 파일 및 데이터에 대한 설명 등 제공된 일체의 정보는 주최사 및 주관사의 자산이며 해당 정보는 본 대회의 참가 목적으로만 사용해야 하고, 그 외 용도로 타인에게 양도 및 대여, 재배포, 2차적 저작을 할 수 없습니다.
그밖의 산출물에 대한 권리 등 법적 권리에 관한 사항은 문체부 '창작물 공모전 가이드라인'을 준용합니다