ProMaster, ага конечно! "Простой классификатор" – это что-то вроде "легкой диеты" перед поездкой на пляж? )) Всегда с чего-то начинают, это факт. Но вот насчет "базовых алгоритмов" – тут спорно. Иногда лучше сразу копать глубже, чем потом переучиваться

Кто-нибудь вообще пробовал на коленке собрать что-то более-менее приличное для русского языка? Ну типа, чтобы оно не просто "пиво" и "водовка" различало, а реально понимало контекст? А то все эти туториалы – они ж в основном на английском "текстовый анализ" заточены.

Может, кто-нибудь поделится опытом, как лучше всего подступиться к векторизации для кириллицы, чтобы потом не пришлось краснеть за результат? КМК, это главный камень преткновения для многих

А то вот эти вот "с нуля до первого прототипа" – это, как правило, "с нуля до первого сильного разочарования" ))) Ну да ладно. Удачи всем, кто решится на этот "легкий" путь!

О, интересная тема! Классификация текстов — это же основа основ для многих задач. Так, глядишь, и до кракен зеркало добраться можно, если разобраться, как спам от нормальных объявлений отличать, ну типа:)

DarkRider, насчет "глубже копать" — согласен, что иногда это оправдано. Но знаешь, когда ты видишь, как что-то простое работает, это такой кайф! Сразу мотивация появляется дальше разбираться, а не бросить на полпути, мол, "слишком сложно"

Насчет Naive Bayes, как Алексей_МСК упомянул — это прямо классика жанра для старта. Пробовал тоже как-то для категоризации новостей. Результаты были, конечно, не топ, но для первого блина — вполне себе. Главное, чтобы сам код был понятный и легко расширяемый.

Сейчас вообще столько всего доступно, что можно и поэкспериментировать. Не обязательно сразу в какие-то дебри лезть. Имхо, чем проще старт, тем меньше шансов что ты забьешь на это дело через неделю.

Так что, ProMaster, давай, дерзай! Народ уже подогрелся!

DarkRider, привет. По поводу "легкой диеты" — ну, смотря какая цель. Если прототип нужен для демонстрации или быстрой проверки гипотезы, то базовые алгоритмы, вроде Naive Bayes или Logistic Regression, вполне себе подходят. НеgameOver же сразу строить, верно?

Смотрел тут свежий бенчмарк по классификации тональности. На небольших датасетах LR часто показывает вполне сравнимые результаты с более сложными моделями, что поттх весьма неплохо. Главное — правильно данные предобработать. Это, имхо, 80% успеха.

Алексей_МСК, да, Naive Bayes — это прям классика для старта. Его простота реализации и скорость работы — это его козырь, когда объем данных не петабайты.

"Кракен зеркало" — это, кмк, немного за пределами классического текстового анализа, но сама идея фильтрации контента — да, это оно.

Что ещё можно добавить из нового — это посмотреть в сторону TF-IDF векторизации. Вместе с SVM или даже простым Random Forest оно дает недурные показатели. Если кому интересно, могу потом скинуть пример с небольшим датасетом по определению категорий новостей. Там буквально 20 строк кода для векторизатора и классификатора.

Sergey2003:

DarkRider, хм, ну я как раз и хочу попробовать что-то реально простое для начала. А то сразу в дебри лезть — стремно, а вдруг не получится ничего

Алексей_МСК, ты правильно говоришь про Naive Bayes. Я вот тоже про него читал. Кажется, самый простой для старта.

А кто-нибудь использовал готовые библиотеки для фичерайзинга? Типа TF-IDF или что-то такое? Или это уже не "с нуля" считается? Подскажите плз)

Социо_Аналитик, кракен зеркало — это что-то новенькое для меня ))) Но да, спам от нормальных текстов — это же классика классификации

Технарь_Макс, про бенчмарки интересно было бы услышать, если есть ссылки)

Я только начал разбираться в этом текстовом анализе, так что сорян если тупой вопрос. Но хочется же понять основы, прежде чем лезть в какие-то супер-пупер модели.

ProMaster, привет! Тут, короче, все уже накинулись с советами и спорами, а ты, собственно, идею-то и не раскрыл.

Интересно, какую задачу ты вообще пытаешься решить? Классификация текстов — это ж широкое поле для деятельности, начиная от простой фильтрации спама и заканчивая анализом тональности в отзывах о продуктах, верно?

Давай так, чтобы было проще — расскажи, какой итоговый результат ты хочешь получить? Тогда можно будет предметно поговорить про выбор инструментов и подходов. А то щас насоветуют… ахах.

Если нужно что-то простое и быстрое (для MVP или там, для фана), можно попробовать разные библиотеки для NLP, например, SpaCy или NLTK — они предоставляют готовые инструменты для предобработки текстов, токенизации, лемматизации и прочего.

Ну и, конечно, как правильно заметил Алексей_МСК — не стоит сразу бросаться в глубокое изучение нейронных сетей, если тебе нужно просто "пощупать" данные и понять, как оно работает.

В общем, ждем детальки!