本系列文章记录下DataWhale的组队学习活动，内容是一个新闻文本分类的天池比赛，链接。
Task1 赛题理解
Task1十分简单，只是简单的介绍些题目相关信息。
Dataset
赛题以匿名处理后的新闻数据为数据集，所谓匿名，即对文本字符进行了tokenize，所见为index，而非真实文字。预测标签包含14个类别，训练集包含20w samples，测试集A、B均包含5w samples。
Evaluation
统一使用F1 Score作为衡量指标，它同时兼顾precision和recall，其值越大越好。
下图为F1 Score的数学定义，摘自百度百科。
潜在思路分析
本题本质是文本分类，其难点在于训练数据是匿名化的，无法使用分词等操作。（不明白为什么算是难点，因为NLP的模型输入都是index，几乎属于必须的step，而这里已经做好了）。下面是几个可能的思路
思路1：TF-IDF + Classifier
思路2：FastText
思路3: Word2Vec + DL classifer
思路4：Bert