Datawhale零基础入门NLP赛事 - Task1 赛题理解

本文详细介绍了一项NLP文本分类竞赛的要点,包括赛题理解、数据划分、评测指标及四种解题思路:TF-IDF+机器学习、FastText、WordVec+深度学习与Bert词向量的应用。

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1.赛题理解
接触NLP的预处理、模型构建和模型训练
2.赛题数据
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。
3.评测指标
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。
4.解题思路
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。

内容概要:本文详细介绍了900W或1Kw,20V-90V 10A双管正激可调电源充电机的研发过程和技术细节。首先阐述了项目背景,强调了充电机在电动汽车和可再生能源领域的重要地位。接着深入探讨了硬件设计方面,包括PCB设计、磁性器件的选择及其对高功率因数的影响。随后介绍了软件实现,特别是程序代码中关键的保护功能如过流保护的具体实现方法。此外,文中还提到了充电机所具备的各种保护机制,如短路保护、欠压保护、电池反接保护、过流保护和过温度保护,确保设备的安全性和可靠性。通讯功能方面,支持RS232隔离通讯,采用自定义协议实现远程监控和控制。最后讨论了散热设计的重要性,以及为满足量产需求所做的准备工作,包括提供详细的PCB图、程序代码、BOM清单、磁性器件和散热片规格书等源文件。 适合人群:从事电力电子产品研发的技术人员,尤其是关注电动汽车充电解决方案的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要高效、可靠充电解决方案的企业和个人开发者,旨在帮助他们快速理解和应用双管正激充电机的设计理念和技术要点,从而加速产品开发进程。 其他说明:本文不仅涵盖了理论知识,还包括具体的工程实践案例,对于想要深入了解充电机内部构造和工作原理的人来说是非常有价值的参考资料。
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