新手分
78/100
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。
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。
THUCNews data: 740,000 UTF-8 news documents across 14 categories
如果下面这些前置项还很陌生，先补准备通常比直接参赛更划算。
能够读懂官方赛题与参赛规则
中文文本分类
新闻标题预处理
多分类模型训练
ZIP结果文件生成
能够运行基础方案并完成一次有效提交
真正的难点通常不是“会不会调包”，而是验证、时间分配和任务理解。
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。
以下竞赛与当前竞赛方向或难度相近，可以一起对比。
把已确认、待核对和人工审核状态分开看；最终规则与截止时间以官方页为准，发现错误欢迎提交纠错。
官方 metric 还没有从当前抓取结果中确认，仍需人工核对。