主要记录kesci的nlp练习赛[Roman Urdu DataSet]的两种解法。机器学习与深度学习lstm的baseline解法
competition link:https://www.kesci.com/home/competition/5c77ab9c1ce0af002b55af86/content/0
lstm提交得分在0.83-0.84左右。lstm配套的讲解博客地址：https://blog.csdn.net/ssswill/article/details/88533623
epoch：1~5 is enough
SGD classifier baseline,lb=0.8651。
Lightgbm baseline,lb=0.8447，use bayesian optimization to find hyperparameter for lgbm。
you can improve your score base on this method.
1.你可以尝试一些简单的模型，效果可能会更好。如朴素贝叶斯，逻辑回归等，至少目前看来是这样的。 2.可以通过一些手段使TF-idf的效果可以进一步提高，比如进一步对语句更细节的清洗，在谷歌上看过一些关于urdu清洗的论文，可以关键词搜索【roman urdu】 3.添加对表情处理我觉得会对你有帮助。 4.尝试CNN,bilstm,attention等模型。 5.虽然是练习赛，所以没有花很多的心思，但是如果钻研的话，我相信可以超过0.9。Good Luck~
我在另一个数据集上用了更高级的技术来解决nlp问题，有兴趣可以到https://github.com/willinseu/kaggle-Jigsaw-Unintended-Bias-in-Toxicity-Classification-solution 但由于需要写配套的博文，这样才能说清楚，所以进展较慢，所以大家可以保持watch，我会慢慢更新那一个项目。