阿里天池比赛机器学习训练试题饥饿

一、赛题数据

赛题以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。处理后的赛题训练数据如下：

label	text
6	57 44 66 56 2 3 3 37 5 41 9 57 44 47 45 33 13 63 58 31 17 47 0 1 1 69 26 60 62 15 21 12 49 18 38 20 50 23 57 44 45 33 25 28 47 22 52 35 30 14 24 69 54 7 48 19 11 51 16 43 26 34 53 27 64 8 4 42 36 46 65 69 29 39 15 37 57 44 45 33 69 54 7 25 40 35 30 66 56 47 55 69 61 10 60 42 36 46 65 37 5 41 32 67 6 59 47 0 1 1 68

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}

赛题数据来源为互联网上的新闻，通过收集并匿名处理得到。因此选手可以自行进行数据分析，可以充分发挥自己的特长来完成各种特征工程，不限制使用任何外部数据和模型。
数据列使用\t进行分割，Pandas读取数据的代码如下：

train_df = pd.read_csv('../input/train_set.csv', sep='\t')

二、评测标准

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。

$计算公式：F1 = 2 * \frac{(precision * recall) }{(precision + recall)}$
可以通过sklearn完成f1_score计算：

from sklearn.metrics import f1_score
y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2]
y_pred = [0, 2, 1, 0, 0, 1]
f1_score(y_true, y_pred, average='macro')

三、结果提交

提交前请确保预测结果的格式与sample_submit.csv中的格式一致，以及提交文件后缀名为csv。

四、Datawhale赛事专题学习资料

零基础入门NLP赛事-新闻文本分类赛事专题分享将在后续正式赛程中逐步更新。敬请留意官方群内公告及本赛题页更新。

数据科学库

针对numpy、pandas、sklearn、pytorch、Keras等进行学习，提供方式notebook。

Baseline方案

基本方案介绍，提供方式notebook及视频讲解。

2.2 常见思路

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。

三、基于机器学习的文本分类

3.1 TF-IDF+机器学习分类器(思路1)

3.1.1. 什么是TF-IDF？

TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术，常用于挖掘文章中的关键词，而且算法简单高效，常被工业用于最开始的文本数据清洗。

TF-IDF有两层意思，一层是"词频"（Term Frequency，缩写为TF），另一层是"逆文档频率"（Inverse Document Frequency，缩写为IDF）。

当有TF(词频)和IDF(逆文档频率)后，将这两个词相乘，就能得到一个词的TF-IDF的值。某个词在文章中的TF-IDF越大，那么一般而言这个词在这篇文章的重要性会越高，所以通过计算文章中各个词的TF-IDF，由大到小排序，排在最前面的几个词，就是该文章的关键词。

四、基于深度学习的文本分类

4.1 FastText(思路2)

4.1.1  FastText的核心思想

将整篇文档的词及n-gram向量叠加平均得到文档向量，然后使用文档向量做softmax多分类。这中间涉及到两个技巧：字符级N-gram特征的引入以及分层Softmax分类。

4.1.2  字符级N-gram特征

N-gram是基于语言模型的算法，基本思想是将文本内容按照子节顺序进行大小为N的窗口滑动操作，最终形成窗口为N的字节片段序列。举个例子：

我来到达观数据参观

相应的bigram特征为：我来 来到 到达 达观 观数 数据 据参 参观

相应的trigram特征为：我来到 来到达 到达观 达观数 观数据 数据参 据参观

注意一点：n-gram中的gram根据粒度不同，有不同的含义。它可以是字粒度，也可以是词粒度的。上面所举的例子属于字粒度的n-gram，词粒度的n-gram看下面例子：

我 来到 达观数据 参观

相应的bigram特征为：我/来到 来到/达观数据 达观数据/参观

相应的trigram特征为：我/来到/达观数据 来到/达观数据/参观

n-gram产生的特征只是作为文本特征的候选集，你后面可能会采用信息熵、卡方统计、IDF等文本特征选择方式筛选出比较重要特征。

4.1.3  分层Softmax分类

softmax函数常在神经网络输出层充当激活函数，目的就是将输出层的值归一化到0-1区间，将神经元输出构造成概率分布，主要就是起到将神经元输出值进行归一化的作用。

下图是一个分层Softmax示例：

通过分层的Softmax，计算复杂度一下从|K|降低到log|K|。

4.2 Word2Vec+深度学习分类器(思路3)

4.2.1  Word2Vec

Word2vec，是一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。网络以词表现，并且需猜测相邻位置的输入词，在word2vec中词袋模型假设下，词的顺序是不重要的。训练完成之后，word2vec模型可用来映射每个词到一个向量，可用来表示词对词之间的关系，该向量为神经网络之隐藏层。【百度百科】

Word2vec 是 Word Embedding 的方法之一。他是 2013 年由谷歌的 Mikolov 提出了一套新的词嵌入方法。

4.2.2  优化方法

为了提高速度，Word2vec 经常采用 2 种加速方式：

1、Negative Sample（负采样）

2、Hierarchical Softmax

4.2.3  优缺点

优点：

• 由于 Word2vec 会考虑上下文，跟之前的 Embedding 方法相比，效果要更好（但不如 18 年之后的方法）

• 比之前的 Embedding方 法维度更少，所以速度更快

• 通用性很强，可以用在各种 NLP 任务中

缺点：

• 由于词和向量是一对一的关系，所以多义词的问题无法解决。

• Word2vec 是一种静态的方式，虽然通用性强，但是无法针对特定任务做动态优化

4.3 Bert词向量(思路4)

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）词向量模型，2018年10月在《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》这篇论文中被Google提出，在11种不同nlp测试中创出最佳成绩，包括将glue基准推至80.4%（绝对改进7.6%），multinli准确度达到86.7% （绝对改进率5.6%）等。

4.1.1  特征

1、通过联合调节所有层中的左右上下文来预训练深度双向表示

2、the first fine-tuning based representation model that achieves state-of-the-art performance on a large suite of sentence-level and token-level tasks, outperforming many systems with task-specific architectures

3、所需计算量非常大。Jacob 说：「OpenAI 的 Transformer 有 12 层、768 个隐藏单元，他们使用 8 块 P100 在 8 亿词量的数据集上训练 40 个 Epoch 需要一个月，而 BERT-Large 模型有 24 层、2014 个隐藏单元，它们在有 33 亿词量的数据集上需要训练 40 个 Epoch，因此在 8 块 P100 上可能需要 1 年？16 Cloud TPU 已经是非常大的计算力了。

4、预训练的BERT表示可以通过一个额外的输出层进行微调，适用于广泛任务的state-of-the-art模型的构建，比如问答任务和语言推理，无需针对具体任务做大幅架构修改。

5、一词多义问题