CCF BDCI 自然语言处理赛道实战：基于预训练模型的文本分类解决方案

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中文文本分类任务在实际应用中面临诸多挑战。首先，中文文本通常较长，且包含大量冗余信息，这对模型的上下文理解能力提出了较高要求。其次，中文的词汇边界模糊，分词效果直接影响模型性能。此外，竞赛或实际业务中的数据往往存在类别不平衡问题，少数类别的样本难以被模型充分学习。

在预训练模型的选择上，我们对比了三种主流模型：

BERT：基础模型，在中文任务上表现稳定，但参数量较大
RoBERTa：改进的 BERT 变体，采用动态掩码和更大 batch size 训练，在长文本分类上表现突出
ALBERT：通过参数共享大幅减少模型尺寸，适合算力有限的场景

经过实验验证，RoBERTa-wwm-ext 在 CCF BDCI 数据集上取得了最佳平衡点，F1 值比基础 BERT 高出 2.3%。

文本清洗：去除 HTML 标签、特殊符号和冗余空格
分词处理：使用 LAC 分词工具保留专业术语
数据增强：通过同义词替换和随机插入提升小样本类别的多样性

class TextClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, model_name, num_labels):
        super().__init__()
        self.bert = AutoModel.from_pretrained(model_name)
        self.dropout = nn.Dropout(0.1)
        self.classifier = nn.Linear(self.bert.config.hidden_size, num_labels)

    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask)
        pooled = outputs[1]
        pooled = self.dropout(pooled)
        return self.classifier(pooled)