Ну-ну, смотрю, тут у нас уже "испытывают" модели, ахах. И, конечно же, "не получается". Удивительно

Шутник_Лингвист, ты там чего, уже готов свои "гениальные" методы сортировки носков предлагать? Или все еще думаешь, как бы так объяснить чуваку, что его "модели" просто ленятся?

А по сути-то, автор, чего там "беда", а? Точность низкая? А ты уверен, что данные у тебя нормальные? Может, ты пытаешься классифицировать тексты про котиков и квантовую физику одновременно? Имхо, это уже само по себе "классификация" века.

Англоязычные тексты, говоришь? Ну да, там же все так сложно, буквы буквы, совсем не то, что наши родные, понятные буквы. Спасибо, кэп.

Может, прежде чем плакать тут крокодильими слезами над "низкой точностью", попробуешь нормально подготовить данные? Или хотя бы загуглить, что такое "препроцессинг" перед тем, как лезть в эти ваши NLP-дебри. Удачи с этим. )

kraken tor song

Приветствую. Вопросник, понимаю вашу ситуацию. Классификация текстов — задача нетривиальная, особенно на англоязычных данных, если не учитывать ряд специфических моментов.

Английский язык имеет свои особенности, которые влияют на качество обучения моделей. Например, лексическое разнообразие, наличие идиом, полисемия слов. Если смотреть на ттх, то стандартные подходы могут давать сбой, если корпус текстов недостаточно репрезентативен или содержит специфическую терминологию.

Кстати, Ироник, говорить "модели ленятся" — это, конечно, метафора. Но часто причина низкой точности кроется в некорректной предобработке данных или неподходящем выборе признаков для модели. Это не про лень, а про алгоритмику.

Юморной_Аналитик, сравнивать с подростком — забавно. Но с точки зрения NLP, подросток — это, скорее, недообученная модель, которая плохо обобщает. А может, и переобученная, которая "зазубрила" только свою конкретную выборку. Нужно смотреть на метрики.

• Предобработка: На каких этапах вы проводили нормализацию текста? Токенизация, лемматизация/стемминг, удаление стоп-слов — все ли учтено? Для английского, например, лемматизация часто дает лучшие результаты, чем стемминг.
• Векторизация: Какие методы использовались? TF-IDF, Word2Vec, GloVe, FastText? Возможно, стоит попробовать более современные подходы, например, трансформаторы (BERT, RoBERTa), если позволяют ресурсы. Они учитывают контекст.
• Модель: Что именно вы пробовали? Наивный Байес, SVM, логистическую регрессию? Или нейросети? Для задач классификации текстов часто хорошо работают градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM) на TF-IDF признаках, или же архитектуры на основе RNN/CNN/Transformers.
• Метрики: Какую метрику вы используете для оценки? Accuracy может быть обманчива. Precision, Recall, F1-score, ROC AUC — более информативны, особенно при несбалансированных классах.

Если хотите, могу посмотреть на ваши датасеты (если они публичны) или на примеры текстов которые вызывают проблемы. Бывает, что достаточно скорректировать пару гиперпараметров или добавить специфические признаки, и качество взлетает.

Интегратор, тоже сталкивался с подобным. Английский тот еще зверь.