文本分类与病句识别实战策略分享

"该资源是一份关于文本分类实战微调技巧的PDF文件，主要涵盖了两个kaggle竞赛的顶级解决方案，分别是非标准化疾病诉求的简单分诊挑战赛和中文语义病句识别挑战赛。文件重点讨论了机器学习和深度学习在处理文本分类问题时的应用策略，包括数据预处理、模型构建和优化技术。" 在这份文件中，作者首先介绍了非标准化疾病诉求的简单分诊挑战赛。这个比赛的任务是基于患者提供的文本诉求，预测20个就诊方向和61个疾病方向中的一个。由于数据集中的标签分为就诊方向和疾病方向，评估指标采用了macro-F1和micro-F1。在数据预处理阶段，作者建议填充缺失值，利用疾病名称构建聚合文本以增强语义，并结合标题和hopeHelp字段的信息。在建模思路中，作者强调了利用知识图谱结构和联合训练标签的重要性，以及伪标签学习在提升疾病方向预测效果中的作用。 接下来，文件转向了中文语义病句识别挑战赛。这是一个二分类任务，目标是检测句子的语义合法性。数据集来源于网络病句题库和人工标注，但存在过拟合风险，因为部分数据重复。为了提高模型性能，参赛者需要处理重复数据，采用多折分层采样进行数据划分。 文件总结了这两个比赛的关键技术，如有效的数据预处理、特征工程、模型选择和优化方法。这为那些参与类似竞赛或从事文本分类任务的AI和机器学习从业者提供了宝贵的经验和指导。通过这份资料，读者可以深入了解如何在实际问题中应用和微调模型，以及如何处理不平衡数据和数据重复性问题，从而提升模型的泛化能力和预测准确率。