Ребята, я в отчаянии! Сделал себе крутой бот для классификации текстов чтобы он мне всякий мусор отсеивал. Ну, типа, спам, флуд, все такое. Думал, сейчас будет мне жизнь облегчать, а он, зараза, решил, что стихи Пушкина — это реклама сомнительных услуг! Я ему такие правила выставил, такие модели натренировал, а он на лирику Есенина выдает: «Обнаружен подозрительный контент!»

Что я только не пробовал! И веса менял, и датасеты расширял. Может, ему просто скучно стало от моих нудных инструкций? Кто-нибудь сталкивался с подобной художественной дискриминацией со стороны нейронок? Подскажите, как объяснить машине, что «любовь, морковь и стихи» — это не всегда про мошенников?

Ну, здрасьте. Сидел тут, значит, пыхтел над своим чат-ботом для техподдержки. Думал, щас как запущу, он там всем клиентам все разрулит, сам, без меня. Имхо, это будет прорыв года!

Ага, конечно. Главное — верить. Взял я, короче, одну такую «лингвистическую платформу», которая типа супер-пупер все умеет. Там и классификация текстов, и NLP, все дела. Обещали, что даже самые корявые запросы поймет. Ну, думаю, моего бота теперь точно никто не обзовет «тупым куском кода».

Первый же звонок. Клиент пишет: «У меня принтер жужжит, но бумагу не хавает. Что делать, дорогой мой?». Мой «гений» выдает: «У вас проблемы с принтером. Попробуйте перезагрузить его». Ну, база. Окей, думаю, может, это разминка.

Следующий запрос: «Монитор потух, как моя надежда на светлое будущее. Помоги!» И что вы думаете? Этот… «эксперт»… начал рассказывать про правила пожарной безопасности и как правильно пользоваться огнетушителем. Ахах. Ну да ну да. Чувак реально в панике, а ему тут лекции читают.

Я потом полдня разбирался, почему он вообще про пожар заговорил. Оказывается, в системе был какой-то конфликт интерпретаций, и «надежда на светлое будущее» — это, видите ли, метафора, связанная с «опасной ситуацией» или типа того. Короче, полный фейл. Текстовый анализ — штука такая, знаете ли. Не всегда он такой уж «анализ».

В итоге, пришлось обратно самому все разруливать. Этот «умный» бот теперь пылится где-то в недрах моего жесткого диска. Удачи с этим. )

Знаете, когда начинаешь заниматься текстовым анализом, кажется, что все сводится к банальной классификации текстов. Ставишь триггеры, выбираешь алгоритм — и готово. Я тоже так думал. Работал над одним проектом, где нужно было отсеивать спам из отзывов клиентов. Типа, все счастливы, довольны, ну и мы с ними. Простая задача, казалось бы.

Выбрали мы, значит, какое-то модное NLP решение, настроили, запустили. Результаты поначалу радовали: процент отсева спама был весьма приличный. Но потом начали просачиваться жалобы от реальных пользователей. Кто-то писал, что его вполне конструктивный отзыв улетел в бан. Ну, типа, не прошел фильтр, ага

Были, конечно, всякие нюансы. Например, очень саркастичные, но полезные отзывы. Или клиенты, которые использовали специфическую профессиональную лексику, которую модель просто не понимала. И вот тут я понял, что простая классификация — это верхушка айсберга. На практике, такие лингвистические сервисы требуют куда более тонкой настройки.

Мы потратили еще пару недель, чтобы дообучить модель на специфических данных, добавить кучу эвристик и правил. Пришлось даже привлечь настоящего лингвиста, чтобы он объяснил тонкости языка, который использовали наши пользователи. В итоге, конечно, всё получилось, но урок я усвоил: для качественной обработки естественного языка нельзя просто полагаться на готовые решения.

Ну вот, очередная волна обсуждений каких-то новых лингвистических сервисов. По моим наблюдениям, большинство из них – это просто обертка над теми же самыми моделями, что доступны всем желающим. Зачем платить за то, что можно собрать самому? Особенно, когда речь идет о специфических задачах, где стандартные NLP-подходы не справляются.

Взять, к примеру, классификацию текстов. Готовые API часто дают погрешность в 10-15% при работе с узкоспециализированными доменами. Замерил – результат такой: на наших данных, обученная на скорую руку модель с TF-IDF и SVM показывала точность 92%, тогда как коммерческий сервис выдавал максимум 80%. Это, мягко говоря, не впечатляет.

Конечно, есть исключения. Но в большинстве случаев, если вам нужен действительно качественный текстовый анализ, придется глубоко копать самому. Или хотя бы понимать, как работают внутренности этих сервисов.

А вы как думаете? Стоит ли тратить время на интеграцию сторонних решений, или лучше сразу делать свое?

Задумывались ли вы, насколько далеко зашли современные системы машинного перевода? На практике, они уже способны выдавать тексты, которые трудно отличить от оригинала, написанного человеком. Это ставит под сомнение ценность чисто лингвистических сервисов, заточенных под анализ исключительно одного языка. Если машина может перевести с одинаковой степенью точности хоть на 50 языков, то зачем нам узкие специалисты по русскому текстовому анализу, например? Мне кажется, дальнейшее развитие технологий NLP приведет к тому что классификация текстов и прочая аналитика будет осуществляться универсальными многоязычными моделями. Может, пора уже задуматься о смене профиля, пока очередное обновление ChatGPT не сделало наши навыки устаревшими?

А вы как думаете? Стоит ли бояться полного вытеснения нас из области обработки естественного языка?

Я тут начал разбираться в этой всей автоматической обработке текстов, ну типа NLP всякое, и мне кажется, что мы совсем забыли про базу. Все эти нейронки, трансформеры... они, конечно, крутые, но если текст написан с ошибками, или там всякие жаргонизмы, они часто тупят

Вот, например, классификация текстов. Можно загнать кучу данных в модель, а она выдаст какую-нибудь ерунду, потому что просто не поняла, что написано. Имхо, все эти лингвистические сервисы должны сначала наводить порядок с самим текстом, а потом уже учить модели.

Может, стоит больше внимания уделять именно чистоте и структуре языка, прежде чем лезть в сложные алгоритмы? А вы как думаете? Есть же куча инструментов для текстового анализа, но часто ли их используют перед тем, как запускать машинное обучение? Сорян если тупой вопрос..

Так, народ, все устали от этих «волшебных» лингвистических сервисов, которые жрут бюджет как не в себя, а результат? Ну-ну. Давайте попробуем собрать что-то попроще, но рабочее. Понадобится немного усидчивости и желание разобраться, кмк. Это не про NLP уровня Google, это про вот прям базовую классификацию текстов для своих нужд

Шаг 1: Определитесь с задачей. Что вы хотите от этих ваших текстовых анализа? Ответить на вопрос? Разбить по категориям? Вытащить ключевые слова? Без этого дальше — никуда. Не надо пытаться сделать все и сразу, это путь в никуда.

Шаг 2: Сбор данных Где брать тексты? Откуда угодно. Парсим, копируем, грузим. Главное, чтобы были чистые и относительно однородные. Если у вас там тарабарщина, ни один NLP фреймворк не поможет, ахах

Шаг 3: Выбор инструментов. Python — наш друг. Библиотеки: Scikit-learn для всего (и классификации, и векторизации), NLTK или spaCy для предобработки. Ну, если совсем лень, можно попробовать что-то типа Gensim для векторизации. Мне вот нравится spaCy своей скоростью и удобством. Он и для обработки естественного языка подходит.

Шаг 4: Предобработка. Токенизация, лемматизация (или стемминг, если вы из прошлого века), удаление стоп-слов. Короче, делаем текст читаемым для машины. Без этого модель будет работать как черепаха. Важный момент: не переусердствуйте. Иногда лишние шаги только портят результат, особенно в классификации.

Шаг 5: Векторизация. Превращаем слова в цифры. TF-IDF или Word Embeddings (Word2Vec, FastText) — зависит от задачи. TF-IDF проще и быстрее для старта. Для более тонкого анализа — эмбеддинги. Они реально помогают понять семантику.

Шаг 6: Обучение модели. Ну, тут классика: Naive Bayes, SVM, Logistic Regression. Если данных много и задача сложная — можно инейронку запустить, но это уже другая история. Оцениваем качество метриками (accuracy, F1-score).

Шаг 7: Тестирование и доводка. Проверяем на реальных данных. Где накосячила? Почему? Подкручиваем параметры, пробуем другие методы предобработки или векторизации. Это итеративный процесс, так что запаситесь терпением 😉

Итого: у вас будет свой мини-сервис. Бесплатный (кроме вашего времени), настраиваемый под ваши нужды. Удачи с этим!

Пытаюсь встроить их сервис для NLP в наш проект. В документации заявлена поддержка классификации текстов до 1000 категорий. Но что-то по результатам первых тестов не сходится. Получается максимум 50-70.

Есть какая-то специфика по обработке естественного языка которая не описана? Или у них там бета-версия с ограничениями, о которых молчат?

Ребят, ну помогите плиз. Подскажите, есть тут кто живой? Пытаюсь сделать классификацию текстов для анализа отзывов, а оно все не туда. Вроде и данные чищу, и модели разные пробую, а результат – пшик. То все в одну кучу, то вообще рандом какой-то. Может, реально какие-то лингвистические сервисы есть, которые попроще и работают нормально? Или я что-то фундаментально не так делаю в этой обработке естественного языка?

Искал в похожих темах, но там либо про мониторинг, либо про парсинг. Мой случай какой-то другой, вроде. Ну дайте совет, кто сталкивался, а то голова уже кругом идет от этих алгоритмов.

Ребята, я уже не знаю, к кому обратиться. Работаю над классификацией текстов для одного проекта, и мой любимый NLP-сервис начал выдавать просто дичь. Типа, он мне классифицирует статьи про котиков как «политические новости», а серьёзные аналитические обзоры — как «рецепты пирогов». Это что за персональный кибербуллинг такой? Я уже и датасет перепроверил, и параметры модели менял, но результат один — полный провал.

Может, кто-то сталкивался с подобной фигней? Есть идеи, где копать? Или мне просто смириться и начать писать мемуары о своём несчастном опыте текстового анализа?