NLP文本评分、文章筛选
最近要做一个新闻质量判断的项目，记录一下过程和收集到的资料，先占个坑，内容先冗杂在一起，后期再拆分
5.17
Automatic Text Scoring Using Neural Networks（使用神经网络的自动文本评分）：
-论文原文地址：https://arxiv.org/abs/1606.04289
-论文解读《Automatic Text Scoring Using Neural Networks》：https://blog.csdn.net/Linyi_DanielWu/article/details/90375072
A Neural Approach to Automated Essay Scoring（一种自动将论文评分的神经学方法）：
-论文原文：http://www.aclweb.org/old_anthology/D/D16/D16-1193.pdf
-论文解读：《A Neural Approach to Automated Essay Scoring》：
竞赛：Kaggle:The Hewlett Foundation: Automated Essay Scoring（Kaggle：The Hewlett Foundation:论文自动评分系统）：https://www.kaggle.com/c/asap-aes
githb开源项目项目：Enhanced AI Scoring Engine（增强的人工智能得分引擎）：https://github.com/edx/ease
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相关算法及demo：
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实验
1、对新闻阅读量的预测：
做二分类：按阅读量标记数据，阅读量大于x为1，小于x为0
-- 新闻contentLDA提取主题得到的D-T向量后，使用LR模型预测，val-acc：73%
考虑用户在点开新闻之前只是浏览了title，所以只使用title做语料
-- word2vec+lstm val-acc：70%，可能是数据量太少的原因，使用深度学习并不会有太大优势
综上，可能传统的方法表现更好，遂考虑以下的模型
-- tfidf +LR val-acc:75% 确实是比上面要好一些，后面开始调参。
2、对投稿新闻预测是否被选中发布：
难点：没有被选中的新闻原因很多，时效性、新闻本身质量、话题敏感等等
考虑
-- 首先直接word2vec+lstm 丢到模型里看看主奴却屡 val-acc：