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NLP入门-新闻文本分类实践

Task0-赛题理解

本次NLP实践是一次新闻文本分类，有监督分类模型，共有14个标签，20w训练集，5w测试集。

分析思路：

（1）EDA数据探索：

首先分析14个标签类别的分布情况，是否为非均衡数据集；

其次探索新闻文本字符长度的分布情况，为后续构造词向量模型的max_feature参数做准备；

最后由于数据集做了匿名处理，无法直接根据词表构建出停用词表，所以只能通过字符覆盖率（＞99%）来筛选出停用词；

（2）机器学习建模

TFIDF + 岭回归/SVM/朴素贝叶斯

（3）深度学习建模

fasttext/word2vec+TextCNN/Bert

(4)评估指标

F1值

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