零基础入门NLP - 新闻文本分类

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、**、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。

解题思路：

官方给出了多种模型的解题方法，包括fastText、TextCNN、TF-IDF、TextRNN等。我按照官方教程跑通TF-IDF后发现得分只有0.87左右，尝试更改参数后提升不大，故考虑改用TextCNN进行预测。

目前使用的网络结构如下：

其中使用三种不同尺寸的fiter对文本数据进行卷积。

由于原始数据长度分布中位值大概在2000字符左右，作为初次试算，选择构建vocabulary的的最大字长取为1000字符。

第一次选择1w数据量进行训练和验证，其中训练集80%，结果如下，可见在40次迭代后训练集精度达到1左右，已经很难再继续下降了。此时考虑增加数据量至10w，并将学习率设置为随迭代梯度下降。目前训练到50epoch，使用官方提供的测试数据，打分为0.9328，排名大概60+。

精度收敛曲线

损失收敛曲线

 

发布于 55 分钟前