NLP入门实践——新闻文本分类
Task1——赛题理解
1.学习目标
理解赛题背景与赛题数据
完成赛题报名和数据下载，理解赛题的解题思路
2.赛题数据
赛题以匿名处理后的新闻数据为赛题数据，数据集报名后可见并可下载。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、彩票、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。
3.赛题规模
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。
4.数据标签
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}
5.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。
6.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。有以下几种思路：
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。