零基础入门NLP实战：新闻文本分类指南

"零基础入门NLP.pdf" 这篇文档是一份针对初学者的自然语言处理（NLP）教程，由Datawhale团队制作，旨在引导读者从零开始了解和实践NLP，特别是通过阿里巴巴天池平台上的《零基础入门NLP之新闻文本分类》比赛进行学习。教程覆盖了从赛题理解到深度学习模型应用的全过程，适合对NLP感兴趣的入门者。 首先，教程介绍了赛题的基本信息，包括理解赛题目的、数据结构、标签含义以及评估标准。在数据读取部分，讲述了如何处理和分析数据，分析包括句子长度分布、新闻类别分布以及字符频率统计等，帮助读者对数据有深入的理解。 接着，教程进入机器学习阶段，讲解了多种文本表示方法，如One-hot编码、Bag-of-Words、N-gram和TF-IDF，并展示了如何利用这些方法构建文本分类模型，如使用CountVectorizer和RidgeClassifier。 然后，教程转向深度学习领域，介绍了FastText模型，讨论了其相对于传统文本表示方法的优势，并教授如何使用FastText进行文本分类以及如何在验证集上调整超参数。 进一步，教程深入探讨了词向量、TextCNN和TextRNN等深度学习模型在文本分类中的应用。TextCNN利用卷积神经网络处理文本，而TextRNN则利用循环神经网络捕捉序列信息。此外，还介绍了Hierarchical Attention Networks (HAN) 这种更复杂的模型，它能更好地捕捉文本的层次结构信息。 最后，教程每个章节都设有小结和作业，帮助巩固所学知识，确保读者能够逐步掌握NLP的基础技能，并能够运用到实际的文本分类问题中。通过这个教程，读者不仅可以学习到NLP的基本概念和技术，还能获得实际操作经验，提升解决问题的能力。