Социо_Аналитик, а ты точно с предобработкой разобрался? Я вот когда с похожей задачей возился, оказалось, что стоп-слова были не те, что надо. Ну, типа, убрал "отличный", "хороший" — и позитива стало меньше, ага.

Если смотреть характеристики моделей, то для такого рода задач часто используют TF-IDF + SVM или даже нейронки типа BERT, если данных побольше. Но начни с простого, кмк.

У меня лично лучший результат по классификации тональности дал такой пайплайн:

• Токенизация
• Лемматизация (на русских текстах это прям маст хэв)
• Удаление стоп-слов (тут важно подобрать свой список)
• TF-IDF
• Логистическая регрессия или Naive Bayes (для старта)

Замерил — результат такой: точность на валидации ~85% была, что уже неплохо для начала. Если там прям совсем все плохо, может, данные и правда говно? Или разметка кривая?

А какие библиотеки юзал-то? spaCy, NLTK, или что-то на C++ для скорости?)))

Социо_Аналитик, привет! Понимаю твою боль, классификация текстов — штука коварная. У меня было похожее, когда начинал свой путь в NLP.

Смотри, тут логика такая: если стандартные модели не тянут, а предобработку и метрики ты уже проверил (спасибо Анне и Тихому Наблюдателю за это!), то, возможно, проблема в выборе признаков или самой архитектуре модели.

Частая ошибка — полагаться только на bag-of-words или TF-IDF. Это хорошо для простых задач, но когда нужны нюансы, эти методы теряют много информации

Попробуй вот что:

• Векторизация с помощью эмбеддингов. Вместо простых чисел для слов, используй готовые модели вроде Word2Vec, GloVe или FastText. Они учитывают семантику слова. Или еще лучше — бери предобученные трансформеры (BERT, RoBERTa) и дообучай их под свою задачу. Это даст гораздо более глубокое понимание текста.
• Изучи модели для последовательностей. Если эмбеддинги использовать, то дальше логично идут RNN (LSTM, GRU) или трансформеры. Они умеют работать с порядком слов, что важно для тональности.

Еще можно попробовать аугментацию данных, если шума много. Это когда ты искусственно создаешь новые примеры текстов, немного меняя существующие (синонимы, перестановка слов, обратно-перевод). Но с этим осторожнее, чтобы не исказить смысл

Не сдавайся! Текстовый анализ — это марафон, а не спринт. Со временем все получится ) ))

Социо_Аналитик, да, предобработка — это прям база. Я ж говорю, стоп-слова — это отдельная песня. Иногда просто выкинуть "не" или "нет" может всю картину мира перевернуть, сам удивлялся.

Кстати, про TF-IDF. Если смотреть характеристики, то эта штука хороша для взвешивания слов, да. Но она не учитывает порядок слов. А для sentiment analysis это частенько критично.

Может, стоит попробовать что-то поинтереснее, ну типа Word2Vec или GloVe для эмбеддингов? Или даже BERT, если мощности позволяют. Они семантику лучше ловят.

Ну и как вариант, если совсем туго идет: ручками раскидай пару тысяч отзывов. Просто чтоб глазами почувствовать, где типичные проблемы. Это как с кодом — иногда на проблему смотришь, а потом раз — и нашел баг, который годами не замечал

Социо_Аналитик, привет! Ну как там твои дела с классификацией?

Смотри, тут логика такая: если стандартные модели вроде Naive Bayes или SVM не дают нужного результата, несмотря на все танцы с бубном вокруг предобработки и метрик (ребята уже подсказали, куда копать), то, возможно, проблема в самой сути признаков, которые ты подаешь на вход.

Частая ошибка — пытаться запихнуть в модель сырой текст или даже просто TF-IDF, когда нужно уловить более тонкие семантические связи.

Попробуй вот что:

• Word Embeddings: Те же Word2Vec, GloVe или FastText. Они переводят слова в векторы, где близкие по смыслу слова имеют близкие векторы. Это уже сильно лучше, чем просто посчитать частоту слова.
• Doc2Vec: Если тебе нужно классифицировать целые документы, а не отдельные слова, то Doc2Vec — отличный вариант. Он учит вектора для целых текстов.
• Transformer-модели: Если совсем туго, но есть ресурсы, то BERT или его аналоги. Они вообще короли семантики сейчас. Но это требует мощностей и времени на дообучение.

Просто TF-IDF, хоть и неплох для начального этапа текстового анализа, не всегда справляется с нюансами, которые важны для точной классификации. Улавливаешь?

Кстати, ProMaster верно подметил про стандартные модели. Иногда дело именно в выборе "движка", а не в "топливе" (данных).

Удачи с NLP! )