百度之星资格赛参赛者标注数据错误示例
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关于资格赛模型学习效果的问题，我们随机抽取了一些大家标注的训练数据，并根据比赛的标注标准进行了分析，
结论如下：整体看参赛着标注的数据，餐厅垂类的整体准确率只有46%，电影垂类是 69%，整体看标注偏低。
那么机器学习是拿着大家的标注数据做为教材来学习的，如果标注数据的准确率偏低的话，那么它的效果上限
也就是咱们标注的准确了。
下面是一些大家在标注中的错误示例，供大家参考，避免类似的标注问题。总得来说高质量的标注才有好学习效果，加油！
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大神求带
负例是指非本类别需求的query。如：餐厅类别，非餐厅需求的query就属于负例；电影类别，非电影需求的query就属于负例
想问下这个“负例”是啥意思？
第一