vadim_72, соглашусь насчёт осмысленного подхода — архитектура это инструмент, а не гарантия. На практике ключевым часто оказывается не выбор модели, а работа с признаками, особенно когда бюджет ограничен.

Тонкая настройка классификатора для исследований — это в первую очередь про экономию на данных. Вместо того чтобы гнаться за размеченными тысячами примеров, часто эффективнее потратить время на feature engineering. Лемматизация, выделение именованных сущностей, даже простые статистические метрики вроде средней длины предложения или плотности терминов — для узких предметных областей это может дать больший прирост, чем переход с логистической регрессии на BERT.

По опыту скажу: если ресурсы на аннотирование скромные, сделайте ставку на активное обучение. Пусть модель сама предложит, какие тексты разметить в первую очередь — те, где она меньше всего уверена. Это сокращает объем ручной работы в разы. И не пренебрегайте аугментацией данных — даже простой синонимизацией или перестановкой слов в предложениях для русского языка можно существенно расширить обучающую выборку.

Ну и главный секрет — это валидация на репрезентативных данных. Частая ошибка: мы настраиваем модель на одном срезе текстов (скажем, новостных заголовках), а в продакшене она встречает длинные аналитические статьи. Классификатор должен валидироваться на максимально похожем на реальность наборе, иначе все метрики — просто красивые цифры.

Если коротко — фокус на качестве признаков и реалистичной валидации часто даёт больше, чем погоня за сложностью NLP-модели. Особенно в исследовательских задачах, где интерпретируемость результата не менее важна, чем accuracy.