Несмотря на то, что машинное обучение обычно может дать лучшее качество в случае наличия большого количества подготовленных данных, нет ничего плохого в том, чтобы запускать проект, используя эвристические правила. Эвристические правила, эвристики — правила, придуманные экспертами для решения научных, инженерных и прикладных задач. Для машинного обучения требуются данные, которые необходимо откуда-то взять. Если проект небольшой и данных ещё нет, лучше использовать эвристики. Со временем проект разрастается,...

Стемминг – способ подготовки текста для использования в Модели (Model) Машинного обучения (ML), сокращение слов до своих грамматических основ (основа слова "Африки" – "Африк"). Основа слова – стем, не обязательно совпадает с корнем, он может включать и суффиксы. Это неизменяемая при склонении часть. Алгоритмы стемминга обычно основаны на правилах: слово проходит через ряд условных предложений, которые определяют, как его сократить. Например, существует правило суффиксов: в английском языке «-ed» и «-ing» отрезают, чтобы сопоставить "cooking" и "cooked" с одной и той же основой "cook"...