2018年"达观杯"文本智能处理挑战赛-长文本分类-rank4

非常感谢达观杯给我们提供这次机会以及科赛平台提供了很棒的GPU，再次感谢。

赛题网址：http://www.dcjingsai.com/common/cmpt/%E2%80%9C%E8%BE%BE%E8%A7%82%E6%9D%AF%E2%80%9D%E6%96%87%E6%9C%AC%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%A4%84%E7%90%86%E6%8C%91%E6%88%98%E8%B5%9B_%E7%AB%9E%E8%B5%9B%E4%BF%A1%E6%81%AF.html

任务：观数据提供了一批长文本数据和分类信息，结合当下最先进的NLP和人工智能技术，深入分析文本内在结构和语义信息，构建文本分类模型，实现精准分类。

解决方案： 由于部分代码暂时有用，现在只公开一个单模型：B榜单模型分数可达到0.798.

对于这个文本分类任务，有个小的操作其实都可以达到很高的分数，即使模型不够优秀。通过对于词向量做一个增强，即利用word2vec与glove的差异性，构建一个鲁棒性更高的词语向量表征。大家也可以试试word2vec+glove+faxttext的组合，对于我来说，效果并不是很好，我觉得可能的原因是faxttext与word2vec的相似性很高，弱化了glove的向量表征，同时，对于glove单独的词向量我也没有尝试过，大家也可以尝试一下。

对于模型的话，我开源了一个双层的bi_GRU模型,这个模型很简单，就没啥好说的了，大家看看就好，希望大家可以取得更好的成绩！

模型运行： 将原始数据集input到data文件夹 然后 sh run.sh （很简单一个命令）！ 大概的先介绍到这里，有时间在介绍啦！