Эх, помню еще времена, когда вся эта текстовая аналитика только начиналась. Ну, типа, когда ручками тексты разбирали, искали смыслы, эмоции. Сейчас-то, конечно, всё автоматизировано, нейронки всякие тексты перемалывают, но хочется вспомнить один случай. Лет пять назад, может, шесть, работал я над одним проектом, который должен был определять позитивный или негативный отзыв о каком-нибудь товаре. Нам тогда казалось, что это прямо вершина инженерной мысли.

И вот, значит, дали мне корпус отзывов с одного маркетплейса. Отзывы были, скажем так, неоднозначные. Некоторые такие, что и искусственный интеллект бы запутался, не говоря уже о человеке. Помню, был один отзыв про какой-то там новый гаджет, который, оказывается, можно было через кракен сайт купить. Там человек так расписывал, как он долго искал ссылку на кракен, как боялся нарваться на мошенников, но всё-таки нашел кракен зеркало, чтобы попасть на кракен маркетплейс. И вот, по итогу, он пишет: “Продукт отличный, но доставка – полный кошмар, оценка 1 из 5!”

Вот как тут определить? Товар-то хвалит, а оценку ставит низкую. Это вам не просто слова “хорошо” или “плохо” найти. Тут надо было понять, что именно человек имел в виду, какие факторы повлияли на его итоговое мнение. Мы тогда столько времени убили, пытаясь эти тонкости уловить. Сейчас, конечно, такие кейсы для современных алгоритмов – раз плюнуть. Но тогда, блин, это было целое приключение.

Так и закончилось тем что мы вручную эти самые сложные отзывы помечали, чтобы обучить модель. Долго, муторно, но зато потом наша система стала гораздо умнее. Раньше как-то душевнее было, что ли. А сейчас все как-то… без души, чисто на алгоритмах.

кракен маркетплейс закрыли