飞桨学习赛：中文新闻文本标题分类

这场竞赛适合谁

适合已能用 PaddlePaddle 2.0+ 训练端到端深度学习模型、想练习中文短文本多分类的个人开发者。任务直接使用新闻标题和标签训练，了解中文文本预处理与分类模型即可进入。

这场比赛提供什么

官方提供了可以直接运行的基线，从它开始通常比从零搭快得多。

• 基线方案PaddleNLP complete baseline project
• 基线方案Complete baseline project by 炼丹师233
• 数据获取THUCNews data: 740,000 UTF-8 news documents across 14 categories

从报名到首次提交的准备步骤

1. 01

   能够读懂官方赛题与参赛规则

2. 02

   中文文本分类

3. 03

   新闻标题预处理

4. 04

   多分类模型训练

5. 05

   ZIP结果文件生成

6. 06

   能够运行基础方案并完成一次有效提交

投入前确认：关键不仅是训练出能区分14类新闻标题的模型，还要严格按测试集原顺序输出预测：result.txt 每行一个类别，且总行数必须为83599；行数或顺序不符即成绩无效。提交的预测结果和原始代码还必须基于飞桨框架生成。