NLP新闻文本分类

赛题地址
赛提数据

1、赛题背景

赛题以自然语言处理为背景，要求选手对新闻文本进行分类，这是一个典型的字符识别问题。

2、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。示例如下： 新闻文本.png

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, '彩票': 12, '星座': 13}

赛题数据由以下几个部分构成：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，我们将比赛数据的文本按照字符级别进行了匿名处理。

读取数据

train_df = pd.read_csv('../input/train_set.csv', sep='\t')

3、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。可以通过sklearn.metrics计算。

计算公式.png

from sklearn.metrics import f1_score
y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2]
y_pred = [0, 2, 1, 0, 0, 1]
f1_score(y_true, y_pred, average='macro')

4、结果提交

提交前请确保预测结果的格式与sample_submit.csv中的格式一致，以及提交文件后缀名为csv。

5、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。为了减低参赛难度，我们提供了一些解题思路供大家参考：

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。

比赛更新中，预告：下一节 数据分析