problem
1、赛题理解
- 数据集：
在NLP_data_list_0715.csv中，有三个链接。
分别可以下载训练集，测试集A，测试样例。 - f1_score介绍：
F1分数（F1-score）是分类问题的一个衡量指标 。一些多分类问题的机器学习竞赛，常常将F1-score作为最终测评的方法。它是精确率和召回率的调和平均数，最大为1，最小为0。 - 不太明白，按照字符级别进行了匿名处理是什么意思？
先用panda读一下数据。
2、数据分析（数据探索 EDA）
- 句子长度分析
新闻文本数据的每个单词由空格隔开，所以我们可以直接统计单词的个数来得出每段新闻的长度。
可以知道：每个句子平均由923个字符构成，最短的句子长度为64，最长的句子长度为7125。 - 单词分析
- 类别分布分析
接下来我们可以对数据集类别分布进行统计，即统计每类新闻的样本个数。 - 数据结论：
抽取训练集中100个样本进行数据分析，得到以下结论
- 给定的文本比较长，每个句子平均由923个字符构成，最短的句子长度为64，最长的句子长度为7125。
- 在训练集中总共包括2405个字，其中编号3750的字出现的次数最多，编号5034的字出现的次数最少。
- 各类标签有不平衡的问题，其中最多的是科技类新闻，最少的是星座类新闻。
- 样本偏长，需要做截断。
- 类别不均衡会影响模型的精度。
3、特征工程 + 模型训练
- 解题思路：
由于数据脱敏，我们需要对匿名字符进行建模，进而完成文本分类。由于文本数据是一种典型的非结构化的数据 ，因此可能涉及到‘特征提取’和‘分类模型’两个部分。 - 主要思路（特征提取+分类模型）：
- 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。 - 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。 - 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。 - Bert词向量
Bert是高配款的词向量，具有强大的建模学习能力。
4、TF-IDF+RidgeClassifier（线性模型）
- 原理：
- 代码：
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import RidgeClassifier
from sklearn.metrics import f1_score
train_data=pd.read_csv("train_set.csv",sep='\t')
test_data=pd.read_csv("test_a.csv",sep='\t')
train_data.shape
(200000, 2)
train_data[:5]
# Tfidf
tf_idf=TfidfVectorizer(max_features=2000).fit(train_data['text'].values)
train_tfidf=tf_idf.transform(train_data['text'].values)
train_tfidf.shape
(200000, 2000)
test_tfidf=tf_idf.transform(test_data['text'].values)
# 岭回归
clf=RidgeClassifier()
clf.fit(train_tfidf,train_data['label'].values)
RidgeClassifier()
# F1值
val_pred = clf.predict(train_tfidf[10000:])
print(f1_score(train_data['label'].values[10000:], val_pred, average='macro'))
# 测试集
df=pd.DataFrame()
df['label']=clf.predict(test_tfidf)
df.to_csv('submit.csv',index=None)
- 结果：
F1_Score = 0.8837
5、WordVec+TextCNN（卷积神经网络）
- 原理：
- 运行结果
F1_Score = 0.8562
