# NOAI2025教学测试第3题：新闻文本分类任务

简介：此为NOAI2024第二轮试题的第3题，也是NOAI2025教学测试试题题

## 一. 题目概述

现提供一个新闻文本分类的数据集，存储在.csv的文件中，包含两个变量：

text：新闻文本内容

category：新闻文本类别

其中训练集（Training Set）存储train_news.csv中，共1000个样本，测试集（Testing Set）存储在test_news.csv中，共200个样本，比赛中会提供没有标签的测试集样本。

 

## 二. 数据集

（1）训练集地址：train_news.csv，[训练集](https://bohrium.dp.tech/competitions/2223242868?tab=datasets)；

（2）测试集（无标签）：test_news_nolabel.csv，选手无法访问和下载；

（3）测试集（有标签）：test_news_label.csv，选手无法访问和下载。

 

## 三. 任务

请使用Pytorch设计训练一个自然语言处理的模型，实现新闻文本分类任务，即输入新闻的语句，输出为新闻类别。

具体要求如下：

（1）使用CPU的训练时间+测试时间不能超过10分钟，连接时间和排队时间不计入总时间；

（2）提示：建议使用Embedding + LSTM。

 

## 四. 提交

请提交submission.ipynb文件，其中包含训练模型的全部过程。在submission.ipynb中将测试集的预测结果存在submission.csv中，label的命名和存储方式与train_news.csv保持一致。

可以在baseline.ipynb中查询提交格式的参考，baseline.ipynb地址：[NOAI2025教学测试第3题_baseline](https://bohrium.dp.tech/notebooks/51722316135)



## 五. 评分

1.在规定时间内完成训练和测试时，评分标准为所有类别F1-Score的平均值；请在网上自行查询F1-Score的含义；

2.没有计算所有类别的F1-Score，记0分；

3.训练和测试的总时间超时，记0分。