一入程式設計深似海，時光荏苒，不知不覺已從事軟體行業五年。作為乙個懶人，未為社群做半分貢獻，賬號已荒蕪多年。若不是參與datawhale社群的組團訓練營，怕是我的賬號仍舊一片白板。廢話少說，進入正題。
訓練營本期的練手專案是阿里天池上面的新聞分類任務，傳送門：零基礎入門nlp - 新聞文字分類 有興趣的同學也可以參與一下。首日的任務對賽題進行剖析
要求：對14個類別的新聞進行分類建模
標準：以f1分數作為評估模型優良的標準
目標：在測試集上的f1越大越好
未知：源文字，語言類別是英文還是中文
datawhale提供了四種解題思路導引：
思路1：tf-idf + 機器學習分類器
思路2：fasttext
思路3：wordvec + 深度學習分類器
思路4：bert詞向量
對於這個題目，tf-idf+機器學習分類器個人認為效果應該不會太好。並不是博主對tf-idf抱有偏見，而是對於匿名數字文字，我們無從得知源文字是
成長之路 Day1
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禿頂之路 Day 1
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Python成長之路 day1
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