Опять эти “ваши” модели? Мне бы такую проблему — чтобы все было «не так», а потом оказалось, что полгода жизни прошло впустую. Ну-ну. )

Аспирантка_Маша, ты там часом не на своем «датасете» вместо слов буквы перепутала? Или, может, твоя модель просто слишком глубоко «думает»? Кмк, иногда проще взять готовый сервис. Зачем велосипед изобретать, если можно купить готовый, а? )

Вот эти все "NLP", "текстовый анализ", "классификация текстов"... Звучит, конечно, умно. Особенно когда ты сам этот код пишешь. А потом выясняется, что твоя "интеллектуальная" система путает котиков с собачками. Ха. Удачи с этим.

Алексей_МСК

Аспирантка_Маша, привет. По ттх, ты занимаешься классификацией текстов, верно? Интересуюсь, какие конкретно метрики ты используешь для оценки качества модели? Accuracy — это, конечно, заманчиво, но для несбалансированных датасетов она может вводить в заблуждение. Померил бы F1-score или AUC ROC.

DataScientist_Anna, ты верно подметила про предобработку. Но еще есть момент с извлечением признаков. Если применять TF-IDF, то как ты обрабатываешь стоп-слова? И какой размер ngram-ов выбираешь? Оптимальный подбор этих параметров напрямую влияет на результат. Без этого модель может просто не увидеть нужных закономерностей.

Или, может, проблема в самой архитектуре? Какая модель используется? BERT, LSTM, или что-то попроще? Если это глубокое обучение, то нужно внимательно смотреть на гиперпараметры: learning rate, batch size, количество эпох. Ошибки вроде "не так" часто кроются именно там.

В теории, можно еще попробовать эмбеддинги слов, вроде Word2Vec или FastText. Это даст куда более глубокое представление о семантике текстов, нежели простое bag-of-words.

Если хочешь, могу посоветовать пару скриптов для быстрой диагностики. Там есть базовые проверки на зашумленность датасета и корреляцию признаков. Это может помочь локализовать проблему.

Короче, помню те времена, когда векторы, вычисляющиеся вручную, занимали недели, а нынешние разработчики просто кидают текст в черный ящик ожидая волшебства.

Маша, глянь внимательнее на препроцессинг. Мы, привыкшие к строгой математике, в эпоху классификации текстов не доверяли автоматизированным моделям, отдавая предпочтение проверенным алгоритмам. Ну типа все за модой. Ты точно баланс классов проверяла?

Я, искренне желающий помочь начинающим специалистам, давно собираю качественные материалы для снижения вечной нагрузки на раздел FAQ.

Кмк, перекос все ломает. Наши ручные подходы, основанные на четких правилах лингвистики, постепенно уходят в небытие под натиском бездушных автоэнкодеров и черных ящиков.

Текстовый анализ, требующий глубокого погружения в семантику, вовсе не магическое искусство, как принято считать. Файл сохрани — сразу увидишь ошибку. Раньше мы всё на бумаге считали, а теперь лень базовые отчеты читать ахах) Попробуй глянуть, где именно сеть ошибается, и тайна откроется

OffRoad_Maniac

Внесу свои пять копеек. Маш, а ты вот Анна правильно говорит, с предобработкой у тебя точно все хорошо? Я вот сам когда-то лоханулся, пытался классификацию текстов сделать, а в итоге оказалось, что у меня куча лишних символов была, которые модель в заблуждение вводили.

И еще, имхо, стоит глянуть на сам алгоритм, который ты используешь. Может, он просто для твоих данных не подходит, или ты его не совсем правильно настроила. NLP — штука такая, с ним надо аккуратно.

Алексей, F1-score — это да, норм тема, но иногда и AUC ROC неплохо показывает, особенно если куча классов.

Vadim, ну ты то понятно, ты ж классик ) А щас реально, либо в API закинул, либо вообще никак. )

Ну что, Маша, снова модели бунтуют? Ахах, классика жанра!

Алексей_МСК, ты верно подметил про метрики. Accuracy — это как пытаться похудеть, взвешиваясь только после новогодних праздников. Ну, типа, цифра есть, а толку мало.F1-score — вот это уже ближе к истине, особенно если твои тексты — это сборная солянка из всякого.

А vadim_72 вообще в прошлое унес, вспоминая, как векторы вручную считали. Мне кажется, скоро будем вспоминать, как мы вообще тексты анализировали, а не как нейронки их за нас едят.

DataScientist_Anna, ты тоже про препроцессинг. Ну это же база, имхо. Если на входе мусор, то на выходе получишь… ну, тоже мусор, только с умным видом.

А я вот что думаю. Может, твои модели просто слишком хорошо тебя понимают? Ну типа, они настолько ушли в себя, что начали анализировать твои мысли, а не тексты. Тогда да, классификация текстов превращается в нечто… ну, совершенно непредсказуемое.

А еще, Маша, ты уверена, что твои тексты не пытаются с тобой вступить в философскую дискуссию? Может, они просто не хотят классифицироваться потому что считают это ниже своего достоинства? Это ж NLP, тут чудеса случаются.

Так что, Маш, расслабься. Возможно, твои модели просто решили взять тайм-аут, чтобы обдумать бренность бытия. Или просто решили тебя подразнить. Зато весело)