Часто спрашивают, как начать классифицировать тексты, не погружаясь сразу в пучины сложных ML-фреймворков. Короче, делюсь опытом который сэкономил мне недели. Всё на примере сбора отзывов на товары (положительный/отрицательный).

Шаги:

1. Собери и подготовь данные. Не нужно сразу миллионы. 500-1000 размеченных примеров — уже хорошо. Очисти от мусора: HTML-теги, лишние пробелы, приведи к нижнему регистру.
2. Векторизуй. Не мудри с нейросетями для старта. Используй TF-IDF из scikit-learn. Это проще и часто работает не хуже. Импортируешь TfidfVectorizer, передаёшь список текстов — получаешь числовые векторы.
3. Выбери классификатор. Начни с логистической регрессии (LogisticRegression) или наивного байесовского (MultinomialNB). Они быстрые, интерпретируемые и дают отличную базовую линию для NLP-задач.
4. Обучи и оцени. Разбей данные на обучающую и тестовую выборку. Обучи модель на первой, посмотри accuracy, precision, recall на второй. Не гонись за 100% accuracy — если у тебя 85-90%, уже здорово.
5. Интегрируй и итерируй. Сохрани модель через pickle или joblib, подставь в свой скрипт обработки. Если результаты не устраивают — добавляй больше данных, пробуй другие фичи (например, n-граммы) или более сложные модели.

Главное — начать с простого рабочего пайплайна. Сложности всегда успеешь добавить