10,2 тыс подписчиков
⏩ Функциональные возможности метода Наивного Байеса на практике.
Подход, о котором я расскажу, позволяет расширить функциональные возможности метода Наивного Байеса благодаря использованию весовых коэффициентов для различных групп признаков объекта датасета (модель может обучаться не только на отдельных словах в тексте, но также на некоторых метаданных, таких как авторы текста и источник информации).
С помощью разработанной ML‑модели можно улучшить качество классификации текстов при использовании обучающей выборки небольшого объёма (всего 30 объектов) и сократить время обучения модели.
Задача решалась в рамках разработки системы рекомендаций научных статей. Наработки могут быть использованы в любых задачах NLP и Text Mining.
Около минуты
21 апреля 2023
122 читали