Как решал задачи классификации документов
Python
Middle
Без компании
Как решал задачи классификации документов
Ответы
Для классификации документов в Python обычно используют NLP и ML подходы. Основные шаги:
- **Предобработка текста**:
```
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
nltk.download('stopwords')
nltk.download('wordnet')
def preprocess(text):
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
tokens = [lemmatizer.lemmatize(word.lower())
for word in text.split()
if word.isalpha() and word not in stopwords.words('english')]
return ' '.join(tokens)
```
- **Векторизация** (TF-IDF, Word2Vec, BERT):
```
vectorizer = TfidfVectorizer(preprocessor=preprocess)
X = vectorizer.fit_transform(documents)
```
- **Выбор модели**:
- Для простых случаев: LogisticRegression, RandomForest
- Для сложных: нейросети (LSTM, Transformers)
```
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
```
- **Оценка качества**:
```
from sklearn.metrics import classification_report
print(classification_report(y_test, model.predict(X_test)))
```
Для больших объемов данных лучше использовать предобученные модели (BERT, GPT) через библиотеки типа HuggingFace Transformers.