知乎看山杯NLP实战复盘

知乎的“看山杯”比赛经验贴，蛮值得一看，尤其是你对多标签文本分类感兴趣的话。这篇文章不是那种干巴巴的理论灌输，而是作者亲身实战的完整复盘。

从 300 万条数据怎么预，到怎么用CNN、RNN加注意力机制提特征，细节讲得挺清楚。像打乱词顺序、随机删词这种数据增强方法，也比较接地气，适合你直接拿来试试。

模型部分也不啰嗦，直接说了怎么 embedding，怎么提取局部和上下文信息，还讲了比赛的F1怎么考你顺序性。如果你最近在搞NLP，或者正好碰到类似的多标签场景，拿这套思路套一套，八成有用。

顺便补几个资源，像Glove 词向量、多分类数据集、BERT 多标签分类代码这些也挺配套。你想搭模型，省事不少。

建议你看完可以试着自己搭个模型跑一下，注意别忘了评估指标那块和传统不太一样，预测顺序也要考虑进来。要是你平时就用PyTorch，那这套流程上手就更快了。