Все публикации пользователя Новичок_Света - Нейросети и текстовый анализ для каждого https://textocat.ru/ ru Все публикации пользователя Новичок_Света - Нейросети и текстовый анализ для каждого Интересует ли вас теория преобразования текста в mega sb? https://textocat.ru/obshchie-voprosy-i-teoriya-8810/651-interesuet-li-vas-teoriya-preobrazovaniya-teksta-v-mega-sb-9131.html https://textocat.ru/obshchie-voprosy-i-teoriya-8810/651-interesuet-li-vas-teoriya-preobrazovaniya-teksta-v-mega-sb-9131.html Новичок_Света Sat, 09 May 2026 06:31:32 +0000 Общие вопросы и теория Как преобразовать текст с помощью моделей в mega sb без падения производительности. Хотелось бы услышать мысли на тему преобразовательных функций и их оптимизации.

как зайти на мега darknet

]]> Как найти ответы на самые частые вопросы о Крáкен сайт? https://textocat.ru/obshchenie-8446/pomoshch-novichkam-i-faq-4538/596-kak-nayti-otvety-na-samye-chastye-voprosy-o-kr-ken-sayt-464.html https://textocat.ru/obshchenie-8446/pomoshch-novichkam-i-faq-4538/596-kak-nayti-otvety-na-samye-chastye-voprosy-o-kr-ken-sayt-464.html Новичок_Света Sat, 09 May 2026 03:01:37 +0000 Помощь новичкам и FAQ Хочу создать FAQ для новичков, кто работает с Крáкен сайт. Где найти наиболее актуальные вопросы и ответы?

как найти ссылку на Крáкен

]]> Моя кошка и текстовая аналитика: какая связь? — kraken зеркало https://textocat.ru/obshchenie-8446/fludilka-i-neformal-nye-razgovory-5943/260-moya-koshka-i-tekstovaya-analitika-kakaya-svyaz-kraken-zerkalo-87.html https://textocat.ru/obshchenie-8446/fludilka-i-neformal-nye-razgovory-5943/260-moya-koshka-i-tekstovaya-analitika-kakaya-svyaz-kraken-zerkalo-87.html Новичок_Света Wed, 06 May 2026 18:17:26 +0000 Флудилка и неформальные разговоры Так, народ, у меня тут ситуация. Я тут работаю над моделью для анализа сентимента, и моя кошка, Мурка, постоянно сидит рядом. И вот я заметил, что когда я расстроен, она подходит и начинает мурлыкать. Когда я радуюсь, она тоже рядом. Может, она чувствует мой эмоциональный фон? Или это просто совпадение?

Я тут подумал, а что если попробовать обучить модель на основе ее поведения? Ну типа, звук мурлыканья, поза, если удастся заснять. Это, конечно, звучит дико, но имхо, было бы интересно посмотреть, получится ли у нейросети понять, что кошка пытается мне что-то сказать. Не знаю, правда, где брать такие данные и как их размечать. Может, кто-то уже пробовал что-то подобное?

Это, конечно, флуд полный, но вдруг кто-то сможет подкинуть идейку, как это вообще можно реализовать, даже в шутку. А то сижу, смотрю на Мурку и думаю, сколько же еще неизученного в мире вокруг нас, даже на уровне наших пушистых друзей. Кстати, нашел полезную ссылку на Крáкен, там много всего интересного про разные инструменты, может, и для таких безумных идей что-то найдется.

Крáкен официальный сайт

]]> Помогите, модЭль не понимает, что делать? https://textocat.ru/prakticheskoe-primenenie-4463/obrazovanie-i-obuchenie-modeley-1776/63-pomogite-model-ne-ponimaet-chto-delat-3262.html https://textocat.ru/prakticheskoe-primenenie-4463/obrazovanie-i-obuchenie-modeley-1776/63-pomogite-model-ne-ponimaet-chto-delat-3262.html Новичок_Света Tue, 21 Apr 2026 08:11:02 +0000 Образование и обучение моделей Всем привет! Я тут новенький совсем, только начал разбираться в этой всей обработке естественного языка. Надеюсь, не затупил с темой. Сорян, если вопрос тупой.

Короче, учусь классификации текстов. Скачал датасет, вроде все норм. Начал модель обучать, а она выдает какую-то фигню. Ну вот вообще не то, что я ожидал.

Я думал, она научится отличать позитивные отзывы от негативных, ну типа, понял? А она тупо все в кучу мешает. Может, я что-то не так сделал с подготовкой данных? Или про сам текстовый анализ забыл что-то важное?

Я уже несколько раз переобучал, все тот же результат. Мне подсказали, что надо бы лингвистические сервисы какие-то использовать, но я даже не знаю, с чего начать. Это как вообще делается, кмк?

У кого-нибудь было похожее? Что посоветуете? Я уже нервничать начинаю, ахах. Может, какой-то хитрый трюк есть?

]]> Как мы внедрили анализ тональности в поддержку и что из этого вышло https://textocat.ru/prakticheskoe-primenenie-4463/7-kak-my-vnedrili-analiz-tonal-nosti-v-podderzhku-i-chto-iz-etogo-vyshlo-4240.html https://textocat.ru/prakticheskoe-primenenie-4463/7-kak-my-vnedrili-analiz-tonal-nosti-v-podderzhku-i-chto-iz-etogo-vyshlo-4240.html Новичок_Света Fri, 03 Apr 2026 12:01:44 +0000 Практическое применение Это началось с простого наблюдения: менеджеры по поддержке тонули в море обращений, а самые негативные часто терялись в общем потоке. Ну и, как водится, проблема всплыла, когда один разгневанный клиент написал гневный пост в соцсетях. Начальство захотело «что-то с ИИ сделать»

Мне поручили разобраться. Было страшновато — я больше по бэкенду, а тут нужно было быстро закрутить систему анализа тональности входящих писем и чатов.

Выбрали путь наименьшего сопротивления: готовое API от одного провайдера. Интеграция заняла неделю. Суть: все входящие тексты летели в модель, которая возвращала оценку от -1 (очень негативно) до 1 (очень позитивно). Все, что ниже -0.6, автоматически поднималось наверх дашборда и летело тикетом старшему менеджеру

Первые дни были забавные. Система паниковала на отзывы типа «Ваш сервис — просто бомба!», распознавая слово «бомба» как негатив. Пришлось дообучать на наших данных, добавлять сленг и специфичные для продукта фразы.

А через месяц — магия. Время реакции на критичные обращения упало втрое. Клиенты стали чувствовать, что их слышат. А один менеджер даже поблагодарил — сказал, теперь он видит проблемные места в продукте, на которые раньше не обращал внимания. Получился не просто технологический фикс, а реальное улучшение процесса

]]>