比赛内容
此次比赛，达观数据提供了一批长文本数据和分类信息，希望选手动用自己的智慧，结合当下最先进的NLP和人工智能技术，深入分析文本内在结构和语义信息，构建文本分类模型，实现精准分类。
评分规则
评分算法
binary-classification评分标准
采用各个品类F1指标的算术平均值，它是Precision 和 Recall 的调和平均数。
其中，Pi是表示第i个种类对应的Precision， Ri是表示第i个种类对应Recall。
数据
数据内容
数据包括train_set和test_set两份csv文件
train_set.csv此数据集用于训练模型，每一行对应一篇文章。文章分别在“字”和“词”的级别上做了脱敏处理。共有四列：
- 第一列是文章的索引(id)
- 第二列是文章正文在“字”级别上的表示，即字符相隔正文(article)
- 第三列是在“词”级别上的表示，即词语相隔正文(word_seg)
- 第四列是这篇文章的标注(class)。
注：每一个数字对应一个“字”，或“词”，或“标点符号”。“字”的编号与“词”的编号是独立的！
test_set.csv- 此数据用于测试。数据格式同train_set.csv，但不包含class。
注：test_set与train_test中文章id的编号是独立的。
数据大小
原始数据
训练集：(102277, 4)
测试集：(102277, 3)TfidfVectorizer处理后对article和word进行拼接
训练集：(102277, 12503911)
测试集：(102277, 12503911)