Ого, NLP_Guru, сочувствую :( Мне тоже иногда прям сложно бывает с этой классификацией текстов. У меня пока не так много опыта, я только начал разбираться в этом всем, так что сорян если тупой вопрос, но а это нормально что у тебя точность не очень?

Я тут буквально вчера наткнулся на один сервис, который вроде как для текстового анализа разные штуки делает. Там прям реально много всего, от лемматизации до какой-то сложной там оценки тональности. Может, туда посмотреть?

Я пока сам не пробовал, слишком сложно для меня, кмк. Но там, вроде, есть какие-то готовые модели для классификации. Может, тебе поможет?

Подскажите плз, а зачем вообще нужна эта классификация? Типа, в чем фишка? У меня уже голова кругом идет от этих всех NLP терминов ))))))

Ахах, NLP_Guru, знакомая история! У всех, кто хоть раз занимался текстовым анализом, были такие моменты, когда кажется, что модель просто игнорирует данные.

Смотри, тут логика такая: если даже с предобученными эмбеддингами не взлетает, то дело, скорее всего, не столько в модели, сколько в данных или в том, как ты их готовишь.

Частая ошибка — это когда датасет вроде бы есть, но он недостаточно репрезентативный. Например, возьмем классификацию новостей. Если у тебя там 90% про политику, а про спорт пара текстов, то модель, конечно, научится политику отличать, но остальное будет путать.

Или вот еще момент: качество текстов. Опечатки, сленг, сокращения, разный стиль — всё это для NLP-моделей может быть камнем преткновения, особенно если они не обучены на подобном.

Попробуй вот что:

• Разночтение текстов. Посмотри, насколько разные по стилю и содержанию тексты у тебя в каждой категории. Может, где-то есть пересечения, которые сбивают модель?
• Предобработка. Тут можно копнуть глубже. Возможно, текущие шаги (вроде стемминга или лемматизации) не подходят для твоего языка или специфики текстов. Или, наоборот, ты их совсем не делаешь, а стоило бы.
• Разметка данных Если ты сам размечал, попробуй пересмотреть несколько спорных примеров. Может, есть неоднозначность?

И еще, Начинающий_Петя, это не тупой вопрос совсем! :) Точность 'не очень' — это почти всегда сигнал, что надо копать глубже в датасет и его подготовку. Иногда даже простые методы, типа TF-IDF, могут показать отличные результаты, если данные чистые и хорошо структурированы.

ProMaster:

Да, Петя, это ты прям в точку! Когда даже сложные модели не дают результата, надо копать глубже. Частая ошибка — это зацикливаться на выборе самой крутой модели, забывая про основы

Смотри, тут логика такая:

• Подготовка данных — это 80% успеха. Ты вообще уверен, что твой датасет репрезентативный? Есть ли там явные перекосы по классам? Может, тексты слишком короткие и не несут нужной информации? Или наоборот, слишком длинные и "размазанные".
• Размеченные данные. Как именно велась разметка? Нет ли там субъективности, когда один и тот же текст может подходить под несколько категорий? Тут, кмк, нужна четкая инструкция для разметчиков, да и перекрестная проверка не помешает.
• Предобработка. Какие шаги ты предпринял? Лемматизация/стемминг? Удаление стоп-слов? Работа с шумом (опечатки, спецсимволы)? Иногда банальная очистка творит чудеса.

Насчет сервисов, Петь, это тоже вариант, но для общего понимания лучше самому пройти этот путь. Если совсем тупик, попробуй вот что:

1. Попробуй упростить задачу. Может, стоит начать с бинарной классификации, а потом уже усложнять?
2. Визуализация. Попробуй визуализировать эмбеддинги (например, с помощью t-SNE или UMAP). Может, классы и так неплохо разделяются, а проблема в интерпретации?
3. Простейшая модель Возьми Naive Bayes или даже просто частотный анализ. Может, там уже видно, куда двигаться дальше.

Так что, NLP_Guru, не вешай нос! Это просто этап, который проходят все. Копай в данные, и все получится