数据分析：
数据分布情况：占比例多少文本 ：一句话多长。截断处理。 平均50个字<=110词。(分完词的长度)多分类： (代码可复现)
方法一：6个二分类器。一条句子分别跑6个模型，分最高，选哪个。（效果好）
方法二：一个模型直接预测出属于哪类。
决策树，SVM，
TNEWS’ 今日头条中文新闻（短文本）分类 Short Text Classificaiton for News
数据集
数据集来自今日头条的新闻版块，共提取了15个类别的新闻，包括旅游，教育，金融，军事等。
数据量：训练集(53,360)，验证集(10,000)，测试集(10,000)
训练集
Train.json：
<label分类，label_desc分类名称，sentence新闻字符串>
例子：
{“label”: “108”, “label_desc”: “news_edu”, “sentence”: “上课时学生手机响个不停，老师一怒之下把手机摔了，家长拿发票让老师赔，大家怎么看待这种事？”, “keywords”: “”}
labels.json：
<label分类，label_desc分类名称>
验证集
dev.json
<label，label_desc，sentence，keywords关键词>
例子：
{“label”: “102”, “label_desc”: “news_entertainment”, “sentence”: “江疏影甜甜圈自拍，迷之角度竟这么好看，美吸引一切事物”, “keywords”: “江疏影,美少女,经纪人,甜甜圈”}
测试集
Test.json：
<id，sentence新闻字符串，keywords关键词>
例子：
{“id”: 0, “sentence”: “在设计史上，每当相对稳定的发展时期，这种设计思想就会成为主导”, “keywords”: “民族性,设计思想,继承型设计,复古主义,服装史”}
