Привет! Ты про интегратора спрашиваешь, да?

Слушай, а вот у меня тоже такая фигня была, когда я только-только разбираться начал с NLP.

Я вот тут читал, что иногда модель может просто переобучиться или недообучиться. Ну типа, если данных мало, или они сильно похожи между собой.

А ты точно препроцессинг данных делал? Ну там, шумы убирал, приводил к нижнему регистру?

Может, проблема в самих признаках которые ты ей скармливаешь?

А какая именно библиотека у тебя, если не секрет?

Сорян, если тупой вопрос, я просто сам еще новичок в этой всей классификации текстов.

Ахах, Интегратор, ты попал в клуб "Моя NLP-модель сошла с ума"! ) Это классика жанра, когда ты вкладываешь душу (и данные) в модель, а она тебе в ответ выдает такое, что и самому не разберешь, какой же там теперь "маркетинговый" посыл.

Ну, про переобучение Петя уже намекнул, это, конечно, такая штука... Иногда лучше перебдеть, чем недоучить, но тут, кмк, дело может быть и в другом. Ты смотрел, как у тебя данные вообще выглядят? Может, там слова-паразиты, лишние символы, или вообще тексты настолько короткие, что модель просто не успевает понять, о чем речь? Иногда помогает просто тупой, но действенный текстовый анализ: выкинуть все лишнее, привести к единому виду.

А еще, ну это чисто имхо, проверь, насколько твои классы вообще различимы. Если ты пытаешься отличить "люблю котиков" от "обожаю котиков", а в данных одни и те же сообщения, то, ну, даже самый гениальный NLP-алгоритм будет в недоумении

Короче, тут надо копать глубже. Может, метрики у тебя не те, или сама архитектура модели не подходит. Не отчаивайся, это просто очередной квест в мире машинного обучения. Зато весело)!