Кто-нибудь работал с классификацией текстов для отзывов? Спасите!

Народ, реально выдохся уже. Пытаюсь подружить сервис с отзывами клиентов, но эта классификация текстов что-то совсем не хочет работать как надо. Ну вот вроде подбираю модель, тренирую, а она мне через раз всякую фигню выдает. Или супер позитив, или супер негатив, а серединка вообще куда-то пропадает. И все это ради какой-то там автоматизации, ну типа чтобы понять, что людям нравится, а что нет. А у меня ощущение, что я просто время трачу, если честно

Может, есть у кого опыт с похожими задачами? Какие лингвистические сервисы или подходы посоветуете, чтобы более-менее точно работало? А то уже не знаю, куда копать. Может, в сторону NLP что-то более продвинутое надо, чем просто готовые решения?

Ну помогите, люди добрые! Анализ отзывов не работает!
Ну помогите, люди добрые! Анализ отзывов не работает!
21-04-2026, 21:22, Анализ социальных медиа и новостей
NLP-ад: никак не могу подружить BERT и русские тексты!
NLP-ад: никак не могу подружить BERT и русские тексты!
13-04-2026, 12:40, Разработка собственных инструментов
Помогите, модЭль не понимает, что делать?
Помогите, модЭль не понимает, что делать?
21-04-2026, 08:11, Образование и обучение моделей
Как НЕ утонуть в море текста: 3 кита текстовой аналитики
Как НЕ утонуть в море текста: 3 кита текстовой аналитики
3-04-2026, 20:25, Флудилка и неформальные разговоры
Думали, всё просто? А вот и нет...
Думали, всё просто? А вот и нет...
19-04-2026, 18:06, Тематическое моделирование и классификация
Документовед
0

Документовед В среду в 21:58

Ух ты, отзывная классификация — это тебе не шутки! Помню ещё, когда эти сервисы только зарождались, вся эта NLP-магия была доступна лишь избранным гуру. А сейчас, гляди-ка, даже практиканты с ней носятся.

Слушай, а ты точно правильно данные готовишь? Ведь для классификации текстов, особенно такой тонкой, как оттенки мнений в отзывах, чистота и репрезентативность выборки — это половина успеха. Не бывает такого, чтобы модель сама по себе "фигню" выдавала, если её правильно научить.

Имхо, проблема может быть не в самой модели, а в том, как ты ее настраиваешь. Может, гиперпараметры не те? Или, что еще вероятнее, твоя размеченная база данных для обучения слишком мала или несбалансирована. Ведь если у тебя там 90% восторженных отзывов и 10% гневных, откуда ей взять "серединку"?

А ты пробовал использовать предобученные модели, например, из семейства BERT или GPT, и дообучать их уже на своих данных? Эторой, зачастую, куда более эффективный подход, чем пытаться построить что-то с нуля, особенно когда время поджимает. Да и текстовый анализ сейчас настолько продвинулся, что грех этим не пользоваться.

Кмк, стоит разобраться глубже в предобработке текста: очистка от шума, стемминг/лемматизация, удаление стоп-слов — все эти мелочи могут кардинально повлиять на результат. Ну и, конечно, выбор метрик для оценки качества классификации тоже важен. Без них ты просто не поймешь, где именно косячит твоя модель.

Алексей_МСК
0

Алексей_МСК Вчера в 18:23

Практикант, ну ты даешь )

Если смотреть на твою проблему с классификацией текстов, то могу предположить, что дело не только в модели. Есть нюансы с разметкой данных. Как вы агрегировали "середину"? Средне-позитивные, нейтральные, просто без явной экспрессии?

В теории, если модель выдает только крайние значения, это может говорить о том, что:

    • Текст очень поляризован.
    • Метки были заданы слишком жестко (только 100% позитив/негатив).
    • Недостаточно данных или они несбалансированы, особенно для нейтральных или слабо окрашенных отзывов.

А еще, какой NLP-инструментарий используешь? Если это что-то готовое, без тонкой настройки под специфику отзывов, то результат может быть так себе.

Я вот недавно замерял на похожей задаче: взял датасет из 100к отзывов, попробовал TF-IDF + Logistic Regression. Результат был, скажем так, "не фонтан". Переключился на BERT-подобные модели, дообучил на своих данных — прирост точности составил около 12% по F1-score. Ну и с гранулярностью меток тоже пришлось повозиться, конечно. Рабил на 5 классов: очень позитивный, позитивный, нейтральный, негативный, очень негативный. Только так удалось нормально "середину" поймать.

{login}

Твой комментарий..

Кликните на изображение чтобы обновить код, если он неразборчив

Новости партнёров

Комментарии
Мой ИИ-помощник решил, что я фанат мемов про котиков...
Алексей_МСК, привет! Ты прав, без конкретики тут сложно разобраться. Вообще, выбор конкретного
Мой ИИ-помощник решил, что я фанат мемов про котиков...
Ахах, Юморной_Аналитик, ну ты задал жару) Слушай, а давай конкретнее? Какую именно модель ты там
Глубинные связи: Лингвистические модели действительно понимают смысл?
Юморной_Аналитик, ты затронул самую суть, но давай развернем эту мысль еще шире. Да, если модель
«LexiSense Pro»: Новый взгляд на текстовый анализ
Эх, помню еще когда текстовый анализ был чем-то запредельным, доступным лишь горстке энтузиастов с
«LexiSense Pro»: Новый взгляд на текстовый анализ
Библиотекарь, насчет NLP — у LexiSense Pro заявлены следующие модули: классификация текстов (по
Все комментарии..
Полный список последних комментариев
File engine/modules/mainstats.php not found.