Fibe黑客挑战赛新闻文章分类数据集-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：AI挑战赛,新闻文章,文本分类,机器学习,数据处理,深度学习,分类模型
数据概述：
本数据集来源于Fibe举办的“Hack the Vibe! 2.0” AI挑战赛，包含超过870,000篇新闻文章样本，涵盖26个类别。数据集分为训练集和测试集，其中训练集包含67万篇新闻文章，适用于文本分类任务的开发与优化。
数据集文件包括：
- train.csv：训练集，包含新闻文章文本及其对应的类别标签
- test.csv：测试集，包含新闻文章文本，用于模型性能评估
数据用途概述：
该数据集适用于多种AI技术研究与开发场景，包括文本分类模型的构建、优化与评估。数据集可用于机器学习教育、自然语言处理研究、深度学习技术探索等领域。参与者可以利用此数据集提升文本分类能力，开发创新解决方案，推动AI技术的进步。
数据预处理与训练：
数据集提供了一个完整的数据预处理和训练流程，包含在train-roberta.ipynb文件中，可以使用Pandas库加载数据，进行必要的预处理操作，如数据清洗、特征提取等。训练流程包括模型选择、超参数调优、模型训练、模型评估等步骤。
数据推理：
数据集还提供了推理流程，在inference-nb.ipynb文件中，可用于对新文章进行分类预测。通过加载训练好的模型并对新数据进行预处理，可以实现对新闻文章类别的准确预测。
