Datawhale零基础入门NLP赛事 - Task1 赛题理解
赛题理解
赛题名称：零基础入门NLP之新闻文本分类
赛题目标：通过这道赛题可以引导大家走入自然语言处理的世界，带大家接触NLP的预处理、模型构建和模型训练等知识点。
赛题任务：赛题以自然语言处理为背景，要求选手对新闻文本进行分类，这是一个典型的字符识别问题。
学习目标
理解赛题背景与赛题数据
完成赛题报名和数据下载，理解赛题的解题思路
赛题数据
赛题以匿名处理后的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。
数据标签
处理后的赛题训练数据如下：
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}
评测指标
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。
数据读取
使用Pandas库完成数据读取操作，并对赛题数据进行分析。
解题思路
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。为了减低参赛难度，我们提供了一些解题思路供大家参考：
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
插入链接与图片
链接: link.
图片: 
带尺寸的图片:
居中的图片: 
居中并且带尺寸的图片:
当然，我们为了让用户更加便捷，我们增加了图片拖拽功能。
如何插入一段漂亮的代码片
去博客设置页面，选择一款你喜欢的代码片高亮样式，下面展示同样高亮的 代码片.
// An highlighted block
var foo = 'bar';
生成一个适合你的列表
- 项目
- 项目
- 项目
- 项目
- 项目1
- 项目2
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- 计划任务
- 完成任务
创建一个表格
一个简单的表格是这么创建的：
| 项目 | Value |
|---|---|
| 电脑 | $1600 |
| 手机 | $12 |
| 导管 | $1 |
设定内容居中、居左、居右
使用:---------:居中
使用:----------居左
使用----------:居右
| 第一列 | 第二列 | 第三列 |
|---|---|---|
| 第一列文本居中 | 第二列文本居右 | 第三列文本居左 |
SmartyPants
SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如：
| TYPE | ASCII | HTML |
|---|---|---|
| Single backticks | 'Isn't this fun?' |
‘Isn’t this fun?’ |
| Quotes | "Isn't this fun?" |
“Isn’t this fun?” |
| Dashes | -- is en-dash, --- is em-dash |
– is en-dash, — is em-dash |
创建一个自定义列表
-
Markdown
- Text-to- HTML conversion tool Authors
- John
- Luke
如何创建一个注脚
一个具有注脚的文本。1
注释也是必不可少的
Markdown将文本转换为 HTML。
KaTeX数学公式
您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:
Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n−1)!∀n∈N 是通过欧拉积分
Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=∫0∞tz−1e−tdt.
你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.
新的甘特图功能，丰富你的文章
- 关于 甘特图 语法，参考 这儿,
UML 图表
可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图：
这将产生一个流程图。:
- 关于 Mermaid 语法，参考 这儿,
FLowchart流程图
我们依旧会支持flowchart的流程图：
- 关于 Flowchart流程图 语法，参考 这儿.
导出与导入
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