Datawhale零基础入门NLP赛事 - Task1 赛题理解

赛题名称：零基础入门NLP之新闻文本分类

赛题任务：对新闻文本进行分类。

赛题数据：

赛题数据为新闻文本，并按照字符级别进行匿名处理。整合划分出14个候选分类类别：财经、**、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏、娱乐的文本数据。

赛题数据构成：训练集20w条样本，测试集A包括5w条样本，测试集B包括5w条样本。为了预防选手人工标注测试集的情况，将比赛数据的文本按照字符级别进行了匿名处理。

训练集下载后：

数据标签

Image
在数据集中标签的对应的关系如下：{‘科技’: 0, ‘股票’: 1, ‘体育’: 2, ‘娱乐’: 3, ‘时政’: 4, ‘社会’: 5, ‘教育’: 6, ‘财经’: 7, ‘家居’: 8, ‘游戏’: 9, ‘房产’: 10, ‘时尚’: 11, ‘**’: 12, ‘星座’: 13}

评测指标

评价标准为类别f1_score的均值，选手提交结果与实际测试集的类别进行对比，结果越大越好。

数据读取

使用Pandas库完成数据读取操作，并对赛题数据进行分析。

解题思路

赛题思路分析：赛题本质是一个文本分类问题，需要根据每句的字符进行分类。但赛题给出的数据是匿名化的，不能直接使用中文分词等操作，这个是赛题的难点。

因此本次赛题的难点是需要对匿名字符进行建模，进而完成文本分类的过程。由于文本数据是一种典型的非结构化数据，因此可能涉及到特征提取和分类模型两个部分。

思路1：TF-IDF + 机器学习分类器
直接使用TF-IDF对文本提取特征，并使用分类器进行分类。在分类器的选择上，可以使用SVM、LR、或者XGBoost。

思路2：FastText
FastText是入门款的词向量，利用Facebook提供的FastText工具，可以快速构建出分类器。

思路3：WordVec + 深度学习分类器
WordVec是进阶款的词向量，并通过构建深度学习分类完成分类。深度学习分类的网络结构可以选择TextCNN、TextRNN或者BiLSTM。

思路4：Bert词向量
Bert是高配款的词向量，具有强大的建模学习能力。

拟采用思路三进行实验，加油????

参考文献：
零基础入门NLP - 新闻文本分类