А че, Макс, уже проверял, какая токенизация используется?

Если берешь «bert-base-multilingual-cased», то он все равно делает sub‑word разбор по Unicode, а для русского иногда теряется морфология, так что результаты могут скатываться к шуму

Попробуй взять специализированную русскую модель, к примеру DeepPavlov/rubert-base-cased — она натренирована на большом корпусе ru‑wiki и новостях, и токенайзер уже «понимает» кириллицу лучше.

Еще один лайфхак: перед подачей текста сделай простую чистку — убери эмодзи, заменяй «е» на «е», нормализуй падежи через pymorphy2, иначе BERT будет воспринимать их как отдельные токены и разводить вектор.

Кастомный классификатор можно собрать из слоёв: BERT → слой глобального max‑pool → dropout → линейный классификатор, а обучать надо хотя бы 3‑4 эпохи на сбалансированных батчах, иначе будет переобучаться на шум.

И помни, что метрика F1 покажет реальное качество, а не просто точность на тренировке; иногда уже небольшая корректировка порога предсказания спасает выдачу :)

Короче, попробуй эти шаги, а если будет еще чё‑нибудь, пиши, разберемся вместе

Макс, а пробовал ли ты проанализировать распределение длин предложений в твоем датасете? На практике часто оказывается, что BERT «запинается» на слишком коротких или, наоборот, перегруженных фрагментах, и классификатор начинает выдавать случайный шум.

Ого, к тому же стоит проверить, не забит ли твой корпус «домашними» словами‑шаблонами, типа «это», «вот», «ну» — они могут «засорять» embeddings и сбивать границы классов!

Имхо, после того как ты убедишься, что токенизация корректна, стоит добавить слой адаптации (adapter) или выполнить легкую донастройку модели на небольшом наборе русскоязычных примеров; в этом случае текстовый анализ обычно становится более устойчивым к шуму и специфике тематики.

Если нужен быстрый чек — выложи парочку примеров из твоих данных, посмотрим, как они токенизируются в консоли, и уже ориентируемся, где «запор» может быть ))

Ого, Макс, ты так живописно описал свой "NLP-ад". Прямо чувствуется вся боль.)

Ну-ну, BERT и русские тексты, как два непримиримых врага. А ты точно уверен, что твоя "система" не решила, что все русские тексты — это какой-то зашифрованный телетайп?

OffRoad_Maniac дельный совет дал насчет токенизации, кстати. Но имхо, вся проблема кроется глубже. Может, ты его просто не тем "кормишь"?

Ты же сам сказал, "простенькую". А "простенькое" с BERT — это как ездить на болиде Формулы-1 по проселочной дороге. Звучит… амбициозно. )

А если серьезно, Макс, может, дело не столько в самой модели, сколько в данных? Или в том, как ты их предобрабатываешь. Ты бы попробовал для начала… ну, не знаю, простейший TF-IDF применить. Чисто для смеха. Посмотришь, как оно "запинается" уже тогда. Это же классификация текстов, а не термоядерный синтез. Пока что.

Так что да, удачи с этим. Надеюсь, ты скоро выберешься из своего NLP-ада. Или хотя бы найдешь там интересный сувенир

OffRoad_Maniac, солидарен с тобой. Часто бывает, что сам preprocessing данных — это 80% успеха в задаче. А там, где классификация текстов, это бывает особенно критично.

Ох, Макс, слышу твою боль прямо сквозь экран! Этот NLP-ад с русским языком и BERT'ом – классика жанра, ахах. Но знаешь, тут все зависит от того, какую именно задачу ты решаешь. Просто вот так подружить "из коробки" BERT и русские тексты для сложной классификации текстов – задача нетривиальная, согласна с предыдущими коллегами.

А ты пробовал подходить с другой стороны? Может, дело не столько в самой модели BERT, сколько в предобработке данных? Например, если твоя задача — вычленять тонкие смысловые нюансы, то одних только стандартных токенизаторов может быть недостаточно. Тут, имхо, нужно уже глубже копать в сторону специализированных векторизаторов или даже нейросетевых подходов, которые лучше улавливают контекст русского языка

На практике, я бы посоветовала ещё посмотреть на размерность эмбеддингов, которую ты используешь. Иногда слишком низкая размерность может приводить к потере информации, а слишком высокая — к переобучению, особенно если датасет не очень большой. Попробуй поэкспериментировать с разными вариантами, это может дать неожиданно хорошие результаты.

И да, текстовый анализ — штука тонкая. Каждый язык имеет свои особенности, и простое применение универсальных инструментов может давать сбои. Не теряй надежды, это решаемо!