Datawhale 之NLP学习-打卡（一）

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Task1 赛题理解

1.赛题理解

赛题名称：零基础入门NLP之新闻文本分类
赛题目标：入门自然语言处理，接触NLP的预处理、模型构建和模型训练等知识点
赛题任务：对新闻文本进行分类

2.学习目标

理解赛题背景与赛题数据

3.赛题数据

报名比赛后即可下载相应数据：
以匿名处理后的新闻数据为赛题数据
组成：训练集 测试集A 测试集B 数据提交格式样本

4.数据标签

数据集中的标签对应关系：{‘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}

5.测评指标

评价标准为类别 f1_score的均值，结果越大越好

关于f1_score的理解, f1分数是分类问题的一个衡量标准，值在0~1之间

公式：

\(F_1 = 2\cdot\frac{precision \cdot recall}{precision+recall}\)

每个类别有：

\(precision_i=\frac{TP}{TP+FP}\)?(1)

\(recall_i=\frac{TP}{TP+FN}\)?(2)

最后的结果（宏平均）：

\(f1_i=2\cdot\frac{precision_i \cdot recall_i}{precision_i+recall_i}\)?(3)

\(score=\frac{1}{n}\sum f1_i\)?(4)

其中：
??precision-精准度/查准率
??recall-召回率/查全率
??TP（True Positive）-预测答案正确
??FP（False Positive）-错将其他类预测为本类
??FN（False Negative）-本类标签预测为其他类标签

Python实现：

from sklearn.metrics import f1_score

#预测结果
pred_ls = [0,1,1,2,0,1]

#实际标签
true_ls = [0,2,0,1,0,1]

#求f1_score
#属性average:二分类问题则选择参数binary；
#如果考虑类别的不平衡性，需要计算类别的加权平均，则使用weighted；
#如果不考虑类别的不平衡性，计算宏平均，则使用macro
f1=f1_score(true_ls,pred_ls,average=‘macro‘)

分析上诉代码：
对于类0：TP=2，FP=1，FN=0，precision=2/3，recall=1，f1_score=4/5
对于类1：TP=1，FP=1，FN=2，precision=1/2，recall=1/3，f1_score=2/5
对于类2：TP=0，FP=1，FN=1，precision=0，recall=0，f1_score=0
宏平均分数为0.400

6.数据读取

使用pandas库完成数据的读、取、分析等操作

import pandas as pd
data_df = pd.read_csv("[path]\train_set.csv", seq=‘\t‘)

7.解题思路

赛题难点：给出的数据是匿名化的，无法直接使用中文分词等操作
参考思路：TF-IDF + 机器学习分类器；FastText；WordVec + 深度学习分类器；Bert词向量

Datawhale 之NLP学习-打卡（一）

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原文地址：https://www.cnblogs.com/rn-05181226-rw/p/13357833.html