自然语言处理赛流程
在NLP赛中，如今很多思路和CV赛是类似的，甚至Pipeline思路也是一致的。
简介
随着CV（计算机视觉）大量研究人员的涌入，相对而言，计算机视觉的发展进入了一个饱和时期，而自然语言处理的路还有很长，很多NLP科学家认为未来十年是NLP黄金的十年。
过去几年我们也看到了NLP领域很多突破性的成果，BERT、XLNet等模型的出现为NLP带来一些新的可能性，这些模型也被广泛使用在比赛中。
NLP主要有一些任务如文本分类、文本相似度、序列标注、阅读理解、机器翻译、信息抽取等，目前很多数据科学竞赛平台都举办了NLP比赛，并且最近有愈演愈烈之势。
赛前准备
参加NLP比赛必须要对赛题有充分的理解，也就是对赛题的背景知识有充足的了解。此外，可以查阅是否有过类似的任务，看看前人的解决方案，或者在其他人的baseline基础上修改（注意，从头开始码一个赛题的源码是很累且没有必要的，有很多人会开放他们的baseline源码，在这些baseline基础上修改会事半功倍。这点在Kaggle上尤为明显，Kaggle是一个非常优秀的比赛平台。）
到了比赛后期，如果已经没有什么突破了，就到了组队的时机，一般选择排名差不多的组队，融合多人的结果会取得更好的效果。（前期不建议组队是因为一个队伍是有提交限制的，分开是为了更好的在一起。）
工具选择
NLP是个复杂的任务，要想取得不错的效果需要使用各种库，下面推荐几个常用的工具包。
- Gensim
- NLTK
- TextBlob
- CoreNLP
- TensorFlow
数据探索
在NLP比赛中一般不使用EDA（探索性数据分析）来称呼自然语言任务中的数据探索，这是因为其数据大多格式统一（文本文件配以一个说明性表格文件）没必要进行过多的探索，达不到分析的地步（只需要示例性地探索说明文件和文本文件即可）。
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数据集存储信息
通过shell脚本或者Python脚本了解数据集中数据的基本信息，如文本格式，标注方式（文件夹名称标注一批文本或者csv文件逐一标注每个文本，前者更加常用，适用于分布式存储和分类回归等多种任务）等。使用Python脚本更加灵活且保证整个项目的流程化。
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文本格式
抽样显示文本及其标签或者标注，确认是否需要对文本进行进一步处理，如文本分类中每个文本是给的是否为分词后的结果。
作为比赛参与者，一般关系下面的信息即可。
- 文本长度
- 字频、词频
- 标签的分布
数据预处理
数据决定了模型的上限，算法只是逼近这个上限，所以数据预处理很重要。这一部分主要介绍数据预处理的一些思路，分为中文和英文两种思路。
中文
- 非文本内容删除（正则表达式）
- 处理中文编码问题（转为UTF8）
- 中文分词（Jiaba分词、pkuseg等）
- 引入停用词（哈工大停用词表，停用词取出后的效果不一定很好，特别对于RNN这种序列模型）
- 特征工程
英文
- 非文本内容删除
- 拼写检查及更正
- 词干提取及词形还原（NLTK工具包）
- 大小写转化
- 特征工程
Pipeline制定
目前对NLP比赛，分为两种方法，为传统方法和深度方法。不过近年来，深度方法取得了更好的效果，所以比赛中较好的表现大多都采用了深度方法，尤其是一些新模型。
文本特征构建及建模
文本特征的构建核心的思路就是为每个文本（一句或者一段或者一篇文章）生成一个结构化的特征，方便分类器的训练。
如何生成这种文本的结构化特征，目前主要有两种整体思路，分别为传统方法（机器学习方法）和深度学习方法。
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传统方法
主要有LDA主题模型、LSI主题模型、TFIDF（词频逆文档频率）等文本特征提取的方法。一般采用传统方法进行特征提取，也会使用传统的机器学习模型进行建模处理，常用的机器学习模型有逻辑回归（LR）、支持向量机（SVM）、LightGBM等。
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深度方法
主要采用深度网络进行特征提取，是一种自动进行特征编码的机器学习模型，主要有CNN、RNN、Transformer等。使用深度方法进行特征提取则一般构建端到端的系统，所以不会采用其他的传统分类器或者回归器，会在特征的输出层结一个全连接层作为分类或者回归模型。这一步也会有很多网络结构的设计方法，但是我们一般采用前人发明的很不错的结构基础上进行修改，如BERT等。
模型应用
企业提出比赛当然是希望能在业界使用，过于冗余的模型就算metric刷得好看也是不会受到青睐的。
补充说明
本文较为简略的说明了自然语言处理类比赛的主要流程及方法，由于篇幅限制没有过细展开，具体的相关问题可以查看我的其他博客。博客同步至我的个人博客网站，欢迎查看。如有错误，欢迎指正。
