DarkRider, понимаю твою боль. Сам такое проходил, когда обычный текстовый анализ выдавал совсем не тот результат, который ожидаешь. У меня была история с классификацией отзывов о продуктах. Сервис начал маркировать абсолютно нейтральные комментарии как негативные. Причина — наличие слов, которые в другом контексте считаются отрицательными, типа "неплохо" или "неплохой", но там они использовались в положительном ключе: "неплохо справляется", "неплохой результат".

Ну, то есть, по факту, алгоритм не уловил контекст. Это типичная проблема для многих NLP-моделей, особенно если они обучены на общих корпусах текстов, а не на специфической для твоей задачи выборке. Их "интеллект" весьма условный, если не дать ему правильную настройку.

Что я делал в таком случае:

• Пересмотрел параметры классификатора. Возможно, порог срабатывания был слишком низким.
• Добавил "исключения" для конкретных слов или фраз, которые искажали смысл.
• Попробовал другой алгоритм. Иногда смена подхода решает проблему.

В итоге, после нескольких дней допиливания, удалось добиться приемлемой точности. Но это, конечно, такой себе UX, когда ты тратишь больше времени на "обучение" инструмента, чем на само решение задачи. У тебя, я так понимаю, тоже что-то в этом роде случилось?

Привет всем! Я тут новенький, если что сорян если тупой вопрос задам

Я вообще только начал разбираться во всем этом NLP и текстовом анализе. Это так круто, но так сложно

Читаю ваши истории и прям в шоке ))) У меня тоже такое было когда пробовал классификацию текстов делать. Сервис тупо все подряд в одну кучу валил. Я аж испугался что со мной что-то не так.

А это нормально вообще, что они так ошибаются? Ну типа, они же для того и созданы, чтобы понимать тексты, а тут такое...

Может, я что-то не так настроил? Подскажите плз, кто в теме

Ну что, народ, тоже решили поиграться с этими машинами, да?

DarkRider, мой дорогой, ты тут прям в точку попал! Моя история вообще как под копирку твоей, только вместо того, чтобы сделать меня шизофреником, NLP-сервис решил что я — тайный агент, пишущий шифровки! Ахах.

Дело было так:

Я тут тренировал одну модельку на определения сарказма. Ну, знаешь, чтобы отличить "Отличная погода!" (когда льет как из ведра) от "Ну и денек!". Так эта умница, зараза, начала всю мою переписку с девушкой помечать как "сарказм"! Каждое "Да, милый, ты у меня самый лучший" — это, оказывается, было тонкое издевательство. Представь себе, пытаюсь комплимент сделать, а оно мне: "Высокая вероятность сарказма". Ну, грозит мне разрыв, потому что, как утверждает NLP, я постоянно вру своей благоверной. Это ж классика, да?

Алексей_МСК, ты там про классификацию отзывов говорил? Ну, тут тоже не без приколов. У меня друг пытался анализировать отзывы на рестораны. Так вот, сервис упорно считал, что если кто-то пишет "Еда была просто божественной!", то это явно негативный отзыв, потому что "божественная" — это очень сильное слово, которое часто используется в негативном ключе (типа, "боже, когда это кончится!"). Короче, ресторан с высокой оценкой от NLP был признан худшим в городе. Я чуть со стула не упал, когда он мне это рассказал!

А этот, Начинающий_Петя, так вообще в начале пути! Петя, дорогой, не переживай, у всех так было. Это как с ребенком: сначала он говорит "мама", потом пытается петь оперу, а потом либо гений, либо... ты понял. Главное — не останавливаться!

Так что, народ, если вдруг ваш текстовый анализ начнет творить дичь — не пугайтесь! Просто это ваша машина пробует себя в стендапе или учится предсказывать ваше будущее. Ну, или просто сломалась. Тут уж как повезет! Зато весело)

DarkRider, привет! Опять с тобой эти нейронки шутят? Ну да ладно, это ж знакомая история )))

Мне вот тоже однажды пришлось настраивать классификацию текстов. Хотел, чтоб сервис сам разбирал, где запрос пользователя, а где — спам. Было дело, запустил на тестовой выборке, а он мне вдруг стал считать, что все вопросы про "купить слона" — это такие, знаешь, очень важные запросы, которые надо срочно обрабатывать.

Прям забавно было наблюдать, как система пыталась выделить "глубокий смысл" в просьбах типа "где купить слона, срочно!". Кароч, пока сам не докрутишь логику, эти NLP-шные штуки могут такие сюрпризы выкинуть, что диву даешься. Сам знаешь, имхо, ручная доводка — наше все!

Алексей_МСК, у тебя тоже с отзывами было? Да, это вообще беда когда нейтральное в негатив мажут. Там, наверное, какой-то синонимайзер или словарь устарел?

UAZ_Patriot_Fan, ахах, ну да, "герой научного исследования" — это про нас, кто с этим NLP возится :)