JOAI 2026：利用Transformer和BiLSTM的第三名解决方案research#transformer📝 Blog|分析: 2026年2月20日 15:30•发布: 2026年2月20日 15:18•1分で読める•Qiita AI分析Element138在JOAI 2026比赛中取得了显著的第三名，展示了将时间序列特征工程与先进的神经网络架构相结合的力量。 该解决方案的优雅之处在于其简单性，仅使用了两个基于Transformer和BiLSTM的模型。 数据增强和伪标签的使用进一步增强了模型的性能。要点•该解决方案采用了Transformer和BiLSTM模型的组合。•包括一阶和二阶差分的时序特征工程起到了关键作用。•数据增强、伪标签和预训练技术有助于提高分数。引用 / 来源查看原文"通过使用面向时间的特征创建（一阶和二阶差分等）和元数据嵌入，并使用Transformer和BiLSTM作为骨干，获得了良好的结果。"QQiita AI2026年2月20日 15:18* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧India's Youth Embracing ChatGPT for Work and Productivity较新AWS's AI Coding Tools Driving Innovation: New Capabilities Showcase相关分析researchAI 驱动编译器：软件开发的一大进步2026年2月20日 16:34research语音人工智能突破：到2028年，用“体验令牌”解锁大语言模型推理！2026年2月20日 15:45researchNLP 入门：探索卓越资源！2026年2月20日 15:47来源: Qiita AI