【项目概述】
针对清华 NLP 公布的 THUCNews 数据集， 利用集成学习、半监督学习等方式， 使用预训练模型， 对数据集进行分类， 并不断提高在测试集上的准确率
【责任描述】
数据预处理：数据清洗、数据增强、样本不平衡处理等
模型选择：使用已有的在中文文本上的预训练模型进行微调
集成学习：利用模型结果加权融合的方法， 得到准确率更高的结果
半监督学习：利用直推学习的方法， 在原有数据集的基础上加入伪标签， 进一步提高准确率
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