现代信息爆炸般地产生，信息如海如潮。信息分类，不仅有利于加快信息检索速度，且有利于提高查准率。Internet是信息的重要载体，深入地研究与探讨网上信息自动分类的方法、技术和理论，已成为时代的迫切需求和新的研究热点。
针对文本智能分类技术的研究，TinyMind策划了一次练习赛，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。
规则及评估
报名页面： https://www.tinymind.cn/competitions/46
本练习赛以学习交流为主，赛题长期有效。如果你有一定NLP基础，希望充实自己的实战能力或结交志同道合的伙伴，欢迎踊跃参赛，欢迎加入交流群~
扫码添加助手备注“新闻分类”进群~~
赛题介绍
通过长文本数据正文(article)，预测文本对应的类别(class)
参赛者使用已标记好的训练数据集进行模型训练，然后使用训练好的模型对测试数据集进行推断，推断结果按照要求格式保存为csv文档，上传到TinyMind测评系统，得到评分与排名。
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。F1越高，则结果越好。
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。
奖励
1、自上线之日起，排行榜前5名达到80分（含）以上的团队将获得由矩池云（MATPool ）提供的GPU（2080ti ）运算时长100小时，获奖人产生后立即发放。
MATPool 矩池云，国内领先的GPU云共享平台，通过连接闲置的GPU节点，提供稳定而强大的GPU算力，支持多种应用场景，支持Jupyter、TensorFlow等多种环境，助力您的深度学习任务。官网：https://www.matpool.com/?from=tinymind
2、自上线之日起，排行榜前10名达到80分（含）以上的团队将获赠《文本数据管理与分析——信息检索与文本挖掘的实用导论》书籍一本，获奖人产生后立即寄送。
简介：信息检索与数据挖掘领域世界知名学者、ACM Fellow、美国伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)翟成祥教授厚积薄发之作，基于UIUC数据管理与分析相关课程多年的积累，覆盖作者两门在线课程“文本检索与搜索引擎”和“文本挖掘与分析”的主要内容。 本书以文本数据处理为核心，从理论到实践介绍了文本数据管理与分析的关键问题，广泛涵盖了信息检索和文本数据挖掘领域的主要概念、技术和方法，并包括许多专门设计并辅以配套软件工具包（例如META）的动手练习，来帮助读者学习如何运用文本挖掘和信息检索的技术来分析和处理现实世界中的文本数据，以及如何试验数据和为具体应用任务来改进一些算法。详细介绍：https://item.jd.com/12591034.html
感谢MATPool 矩池云、机械工业出版社华章科技奖品赞助！