Комментарии 6
Хорошая статья. У меня тоже была задача классификация отзывов. По сути f-1 score TF-IDF&LogReg и BERT было одинаковой.
Особенно понравился «наивный классификатор»
А так здорово! Это можно много где применять
В такой статье должно быть много примеров. У вас один пример, про арбуз.
Добрый день!
Отвечу: специально не стали вставлять в статью много примеров, так как каждый может придумать для себя их сколько угодно. В статье упоминается один пример — про «не суй свое рыло» vs «продам свиное рыло». Про арбуз — это просто картинка про то, как верхнеуровнево работает BERT.
Приведу здесь еще несколько примеров:
и еще много-много других :)
Отвечу: специально не стали вставлять в статью много примеров, так как каждый может придумать для себя их сколько угодно. В статье упоминается один пример — про «не суй свое рыло» vs «продам свиное рыло». Про арбуз — это просто картинка про то, как верхнеуровнево работает BERT.
Приведу здесь еще несколько примеров:
- «Засорять почву» vs «Засирать урожай»
- «Продаю козла» vs «Ах ты козел»
- «Имею в наличии отличный хрен» vs «Ну и хрень этот товар»
и еще много-много других :)
А "наивный классификатор" — просто поиск по словарю точных вхождений, или что-то более сложное?
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Модерация текста: уроки этикета от Data Scientist’a