天池NLP赛事-新闻文本分类（一）——赛题理解

一、赛题理解

1.1 学习目标

通过之前的nlp的第一阶段学习，此前系列的链接https://blog.csdn.net/bosszhao20190517/article/details/106911793，掌握了nlp的基础方法和原理，此次跟随Datawhale参加天池大赛——零基础入门NLP赛事-新闻文本分类，报名链接https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531810/introduction?spm=5176.12281949.1003.1.493e24487BQPMy，走进自然语言处理的世界，在比赛中学习并且提升自己。

1.2 赛题数据

赛题以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。
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。

1.3 数据标签

处理后的赛题训练数据如下：

label	text
6	57 44 66 56 2 3 3 37 5 41 9 57 44 47 45 33 13 63 58 31 17 47 0 1 1 69 26 60 62 15 21 12 49 18 38 20 50 23 57 44 45 33 25 28 47 22 52 35 30 14 24 69 54 7 48 19 11 51 16 43 26 34 53 27 64 8 4 42 36 46 65 69 29 39 15 37 57 44 45 33 69 54 7 25 40 35 30 66 56 47 55 69 61 10 60 42 36 46 65 37 5 41 32 67 6 59 47 0 1 1 68

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}

赛题数据来源为互联网上的新闻，通过收集并匿名处理得到。因此选手可以自行进行数据分析，可以充分发挥自己的特长来完成各种特征工程，不限制使用任何外部数据和模型。
数据列使用\t进行分割，Pandas读取数据的代码如下

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

1.4 评价标准

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。

$计算公式：F1=2*\frac{(precision∗recall)}{(precision+recall)}$

可以通过sklearn完成f1_score计算：

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')

1.5 读取数据

使用Pandas库完成数据读取操作，并对赛题数据进行分析。

1.6 思路分析

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。