📝 Предобработка текста для обучения модели классификации Перед обучением модели классификации необходимо провести предварительную обработку текста, используя следующие методы: ▪Лемматизация / стемминг ▪Приведение слов в нижний регистр ▪Исключение стоп-слов из текста ▪Удаление пунктуации, союзов, предлогов, частиц ▪Очистка текстов от часто встречающихся слов ▪Токенизация Порядок шагов обязателен. Поясню: если вы предварительно не привели слова в нижний регистр, то "Документ" и "документ" будут в вашем словаре разными токенами. То же самое и для других шагов Хотите подробный разбор каждого из методов обработки текста? Тогда ставьте свои - 🔥 и уже совсем скоро подробно разберём каждый пункт ▪ Классификация текста с использованием моделей трансформеров @machinelearning

Рассмотрим базовые методы предобработки данных для моделей машинного обучения: научимся токенизировать текст и разберем нестареющую классику - TF-IDF, Word2Vec и CountVectorizer. https://newtechaudit.ru/prodolzhaem-osvaivat-pyspark-predobrabotka-teksta-dlya-mashinnogo-obucheniya/