本文章由排名第四的参赛者撰写，旨在为初次参与阿里云天池NLP文本分类比赛的选手提供实战指导和技巧建议，帮助大家迅速掌握从数据理解到模型训练的各项要点。
2020阿里云天池NLP比赛（面向零基础选手）总结：该比赛是一项针对初学者的匿名文本分类挑战赛，参赛数据是经过脱敏处理的数据集，其中文字被数字替代。因此，在比赛中使用预训练模型如Bert系列可能行不通，需要重新训练词向量工具如Word2Vec和GloVe等。
对于不太了解整个流程的新手选手来说，参加此比赛或对其复盘学习会是一个不错的选择。该环境配置包括：pytorch, sklearn, gensim, Tensorflow 2.0, xgboost, lightgbm 和 tqdm 等工具包以及 Hugging Face 的 transformers 库。
本次比赛的数据集包含14类新闻文本分类任务，分为线下训练数据、A榜和B榜测试数据。参赛者需利用有标签的线下训练数据进行监督学习，并使用相应模型完成最终的比赛任务。
5星
