NLP夏令营——任务一

赛题链接：2023 iFLYTEK A.I.开发者大赛-讯飞开放平台

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赛事任务：

• 机器通过对论文摘要等信息的理解，判断该论文是否属于医学领域的文献。

• 提取出该论文关键词。

赛题信息：

 评估指标：

 

实践思路：

任务一：文献领域分类

针对文本分类任务，可以提供两种实践思路，一种是使用传统的特征提取方法（如TF-IDF/BOW）结合机器学习模型，另一种是使用预训练的BERT模型进行建模。使用特征提取 + 机器学习的思路步骤如下：

1. 数据预处理：首先，对文本数据进行预处理，包括文本清洗（如去除特殊字符、标点符号）、分词等操作。可以使用常见的NLP工具包（如NLTK或spaCy）来辅助进行预处理。

2. 特征提取：使用TF-IDF（词频-逆文档频率）或BOW（词袋模型）方法将文本转换为向量表示。TF-IDF可以计算文本中词语的重要性，而BOW则简单地统计每个词语在文本中的出现次数。可以使用scikit-learn库的TfidfVectorizer或CountVectorizer来实现特征提取。

3. 构建训练集和测试集：将预处理后的文本数据分割为训练集和测试集，确保数据集的样本分布均匀。

4. 选择机器学习模型：根据实际情况选择适合的机器学习模型，如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、随机森林等。这些模型在文本分类任务中表现良好。可以使用scikit-learn库中相应的分类器进行模型训练和评估。

5. 模型训练和评估：使用训练集对选定的机器学习模型进行训练，然后使用测试集进行评估。评估指标可以选择准确率、精确率、召回率、F1值等。

6. 调参优化：如果模型效果不理想，可以尝试调整特征提取的参数（如词频阈值、词袋大小等）或机器学习模型的参数，以获得更好的性能。

任务二：关键词提取

论文关键词划分为两类：

• 在标题和摘要中出现的关键词

• 没有在标题和摘要中出的关键词

在标题和摘要中出现的关键词：这些关键词是文本的核心内容，通常在文章的标题和摘要中出现，用于概括和提炼文本的主题或要点。对于提取这类关键词，可以采用以下方法：

• 词频统计：统计标题和摘要中的词频，选择出现频率较高的词语作为关键词。同时设置停用词去掉价值不大、有负作用的词语。

• 词性过滤：根据文本的词性信息，筛选出名词、动词、形容词等词性的词语作为关键词。

• TF-IDF算法：计算词语在文本中的词频和逆文档频率，选择TF-IDF值较高的词语作为关键词。

没有在标题和摘要中出现的关键词：这类关键词可能在文本的正文部分出现，但并没有在标题和摘要中提及。要提取这些关键词，可以考虑以下方法：

• 文本聚类：将文本划分为不同的主题或类别，提取每个主题下的关键词。

• 上下文分析：通过分析关键词周围的上下文信息，判断其重要性和相关性。

• 基于机器学习/深度学习的方法：使用监督学习或无监督学习的方法训练模型，从文本中提取出未出现在标题和摘要中的关键词。

在线上平台跑通baseline：

由于赛事方提供的数据集有问题，已经把keywords给出，所以只需要跑任务一即可

导出结果数据csv文件

下载结果数据，然后提交，得出跑分

 

 

 在本地平台上跑通baseline：

我在Jupyter上跑baseline

然后成功输出结果数据

 

在本地跑时容易遇到的问题： 

具体解决参考博客：https://blog.csdn.net/qq_41297934/article/details/111310009 

结果提交：