df_train = pd.read_csv('新闻文本分类数据集/train_set.csv.zip',sep='\t') df_test = pd.read_csv('新闻文本分类数据集/test_a.csv.zip',sep='\t') print(df_train.head()) print(df_train['label'].value_counts()) 结果如下,我们可以发现11,12,13分类样本比较少。 label text 0 2 2967...
本章主要内容为数据读取和数据分析,具体使用Pandas库完成数据读取操作,并对赛题数据进行分析构成。 学习目标 学习使用Pandas读取赛题数据 分析赛题数据的分布规律 数据读取 赛题数据虽然是文本数据,每个新闻是不定长的,但任然使用csv格式进行存储。因此可以直接用Pandas完成数据读取的操作。 importpandasaspdtrain_df=pd....
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...
本文是零基础入门NLP - 新闻文本分类的第一篇作业,定位是对赛题的精简和解题思路开拓。 读题 任务 新闻文本分类。 数据解析 赛题数据为新闻文本,并按照字符级别进行匿名处理...
本文是对阿里云新人竞赛中的“零基础入门NLP - 新闻文本分类”解体过程进行的记录,目前仅使用了textCNN模型进行预测,后续还会考虑使用LSTM进行对比。 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...
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。
题:零基础入门NLP赛事-新闻文本分类 地址:新闻文本分类 学习目标 学习使用pandas读取赛题数据 分析赛题数据的分布规律 数据读取 该数据是以csv格式进行存储的,使用pandas完成数据读取操作 read_csv: filepath:文件路径 sep:分隔符,制定没每列的分隔符 nrows:一次读取多少条文件,由于数据集较大,先设置读取100条数据....
零基础入门NLP - 新闻文本分类实战 1 赛题理解 首先要理解赛题的背景及描述——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、**、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...
3.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、**、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...
Bert:由于比赛数据是匿名数据,因此bert需要自己进行预训练;bert模型微调 Rank6 NLP新闻文本分类-GitHub代码+经验分享@还是叫我小狐狸吧 代码:https://github.com/Warrenheww/rank6_NLP_newstextclassification 所用模型及总体效果: 基于tfidf的特征化,lgb做到了单模型0.950,K-fold交叉预测stacking 0.953+。MLP模型相对...