Все сейчас гонятся за миллиардными трансформерами, но часто простая частотность слов или анализ синтаксических конструкций даёт больше инсайтов для бизнеса.

Серьезно. Видел кейс, где компания потратила месяцы на fine-tuning BERT для классификации намерений клиентов. А потом стажер, построив облако тегов и посчитав TF-IDF за день, выявил ключевую болевую точку в продукте, о которой даже не думали.

Сложные модели — это круто, они ловят тонкие зависимости. Но они же — «чёрный ящик». Ты получаешь предсказание, но не всегда понимаешь, почему. А старый добрый анализ n-грамм, зависимостей или даже семантических полей может дать понятные, осязаемые результаты, с которыми может работать даже не-технарь.

Мне кажется, баланс сместился. Не стоит пренебрегать фундаментом в погоне за передним краем. А вы как думаете? Часто ли возвращаетесь к «классическим» методам NLP в своих проектах?