新闻文本分类常见于主题识别与情感判断，这道 Kaggle 赛题的难点却在于来源识别。模型需要从标题和正文中捕捉媒体写作风格、用词偏好与叙事差异，判断一篇新闻来自哪个媒体源，而不是判断新闻讲了什么。这类任务很适合用来训练完整的文本分类实战能力。数据结构清晰，训练集需要合并，评估指标采用宏平均 F1，意味着长尾类别不能被忽略。放到真实业务中，这与内容平台的来源归因、媒体监测和信息溯源场景高度一致。文章目录赛题概述数据详解解题思路操作案例基础流程样例扩展流程概述优秀案例解析总结赛题概述本案例地址 Ukrainian News Classification。这是一道典型的新闻文本分类任务，核心目标不是判断文章主题，而是依据标题与正文内容识别新闻来源，属于自然语言处理中的多分类问题。题目使用真实的乌克兰及国际媒体文章，具备明显的媒体风格识别与文本表征挑战，适合用于训练从数据清洗、文本特征建模到分类评估的完整流程能力。由于评测采用宏平均 F1，建模时不能只追求热门类别效果，还要关注各类别之间的识别均衡性，因此很适合作为文本分类、类别不平衡处理和业务可解释分析的实战入门项目。模块名称内容简介所需技能数据类型应用场景赛题背景赛题属于基于真实新闻语料的来源识别任务，本质上是在文本内容中捕捉媒体机构的表达风格、选题偏好与叙事特征，而不是做通用情感分析或主题抽取。项目形态更接近标准监督学习建模，重点在于把非结构化新闻文本转成可用于分类决策的稳定特征。问题抽象、文本理解、分类任务建模、特征表示设计、训练验证拆分、结果诊断与误差分析新闻标题、新闻正文、来源标签，以及建模过程中衍生出的分词结果、向量表示和验证样本媒体