1 引言

1.1 队伍简介

队伍名“读机器学习日报长大的”，三位成员分别是“凡人哥”、“雨辰酱”和“yuye2311”，均来自苏州大学自然语言处理实验室。

1.2 任务简介

2017年4月17号AI100发布了为期一个月的文本分类练习赛，数据集由文因互联提供，要求参赛者根据所提供的脱敏后的企业文本数据，筛选并判定该企业所属的类别，评价标准为Acc。其中，文本数据的内容，是对企业的经营范围和主营业务等基本信息的描述。数据文件描述如下图所示。

抱(冲)着(着)学(奖)习(品)交(去)流(的)的心态，和实验室的另外两个小伙伴组队参加了这次练习赛，在线上的最终得分是0.869。
特别说明：排行榜上我们的得分是0.871，但由于使用了中文Wikipedia训练词向量，属于外部数据，该分数无效，在没有使用任何外部数据的情况下我们的得分为0.869。

2 方法

任务很容易理解，就是给定一段企业文本数据，要求分类器判定该企业所属的类别。简单地分析了一下语料，如下例所示：
> 公司是经批准依法从事融资性担保业务的金融机构,主营业务为融资性担保业务,包括贷款担保、农民工工资担保、票据承兑担保等业务。

可以看出，基本上一些关键词（如“金融”、“贷款”等）就可以确定该公司的类别，并不需要一个较长的上下文的理解，出于这样的考虑，我们选择CNNs作为本次任务的模型。

2.1 分词 & 词性标注

分词和词性标注工具我们比较了结巴分词和中科院的NLPIR，在实验中发现中科院的分词系统表现较好，处理后的文本如下所示。
> 公司/n 是/vshi 经/p 批准/v 依法/d 从事/vi 融资/vi 性/ng 担保/vn 业务/n 的/ude1 金融/n 机构/n ,/wd 主营业务/n 为/p 融资/vn 性/n 担保/vn 业务/n ,/wd 包括/v 贷款/n 担保/vn 、/wn 农民工/n 工资/n 担保/vn 、/wn 票据/n 承兑/vn 担保/vn 等/udeng 业务/n 。/wj “/wyz

2.2 模型

我们采用的模型是简单的CNNs，包括输入层，Look-up tables，卷积层，池化层和输出层，其中Look-up table包括词和词性，模型结构如下图所示。

2.2.1 输入层

对于词向量的训练，由于任务规定不能使用外部数据，所以我们直接利用练习赛提供的7000余条句子训练词向量，工具是gensim，使用skip-gram模型，词向量的维度设置为256，并过滤掉频次低于3的词，最终训练出词向量的词表size为8616。
而对于词性向量我们使用随机的方式初始化，维度为64，词性表的size为96。

2.2.2 卷积层 & 池化层

卷积操作可以编码句子的局部特征，卷积核对句子卷积所得到的向量称为feature map，在实验中我们设置卷积数量为1000，窗口大小为3。
接着是池化层，使用的是常用的max pooling，提取出feature map中最重要的信息。

2.2.3 Softmax层

最后是模型的输出层，为了防止模型的过拟合，我们在全连接层之前加了一个dropout机制，同时对全连接层权值给予一个L2正则化的惩罚项，梯度更新法则选用Adam。

2.2.4 一些想法

我们在以上模型的基础上又尝试了以下一些简单的方法，不过在实验中并没有效果，由于时间关系也没有去深入分析，这里列出来供大家参考：

• 过采样。统计语料可以发现，类别的分布并不平衡，我们希望通过采样增加一些少数类别实例的数量，采样方式只是简单地增加少数类别实例的数量。
• 提取关键句子。观察语料可以发现，企业基本信息的描述中很多都带有“主营业务”、“主要”、“致力于”等关键词，通过这些关键词可以过滤掉一些无关的句子，一方面可以减少输入的噪音，另一方面可以提升模型的效率。

3 实验

实验中，我们抽取训练数据的80%作为训练集，20%作为开发集，用开发集上Acc最高的模型去标记测试数据。这里我们简单地做了一个融合：每次取不同的20%的数据作为开发集，剩余的数据作为训练集，这样共得到5组结果，最后将这5组结果进行投票融合，线上表现可以得到0点几个点的提升。

4 总结（附源码）

任务本身比较简单，也没有花太长时间去做，这里只是简单地做了个总结，希望和大家共同学习探讨。最后，附上源码，希望大家批评指正。

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原文：http://www.cnblogs.com/tantao258/p/7745594.html