DW-NLP-Task01：赛题理解

最新推荐文章于 2025-04-11 16:56:22 发布

叶xinwu

最新推荐文章于 2025-04-11 16:56:22 发布

阅读量174

点赞数

分类专栏： DW-NLP 文章标签： python

版权

6 篇文章

订阅专栏

本文介绍了文本分类竞赛的四种核心策略：使用TF-IDF结合机器学习分类器；应用FastText构建分类器；采用WordVec与深度学习分类器，如TextCNN、TextRNN或BiLSTM；以及利用Bert词向量的强大建模能力。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

本次比赛的四个思路：

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。