“达观杯”文本智能处理挑战赛1

本次挑战赛的任务是利用长文本数据建立模型预测文本类别。训练数据包含脱敏后的文章正文及类别标签,测试数据不含类别标签。评估模型使用的是F1指标的算术平均值。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一、数据竞赛简介
“达观杯”文本智能处理挑战赛

1、任务
建立模型通过长文本数据正文(article),预测文本对应的类别(class)

2、数据

数据包含2个csv文件:

train_set.csv:此数据集用于训练模型,每一行对应一篇文章。文章分别在“字”和“词”的级别上做了脱敏处理。共有四列:
第一列是文章的索引(id),
第二列是文章正文在“字”级别上的表示,即字符相隔正文(article);
第三列是在“词”级别上的表示,即词语相隔正文(word_seg);
第四列是这篇文章的标注(class)。
注:每一个数字对应一个“字”,或“词”,或“标点符号”。“字”的编号与“词”的编号是独立的!
test_set.csv:此数据用于测试。数据格式同train_set.csv,但不包含class。
注:test_set与train_test中文章id的编号是独立的。


3、评分标准
评分算法:binary-classification

采用各个品类F1指标的算术平均值,它是Precision 和 Recall 的调和平均数。


 

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