- В данном репозитории находится решение задачи классификации текстов (~450к документов)
- Категории документов: Интернет и СМИ, Культура, Мир, Наука и техника, Спорт, Экономика
- 00. Анализ данных
- 01. Предобработка данных
- 02. Логистическая регрессия (TFIDF+SVD)
- 03. Извлечение статических эмбеддингов (TFIDF+SVD, Word2Vec+SVD)
- 04. Логистическая регрессия на базе статических эмбеддингов (TFIDF+SVD, Word2Vec+SVD)
- 05. Градиентный бустинг на базе CatBoost (используя встроенный текстовый векторайзер)
- 06. Пайплайн для классификации новых текстов для 3х вышеописанных моделей
- 07. Нейросетевой классификатор на базе предобученной модели rubert-tiny2
- 08. Пайплайн для классификации новых текстов для модели из предыдущего пункта
- 09. Визуализация латентного пространства (статические эмбеддинги TFIDF+SVD, Word2Vec+SVD)
- 10. Визуализация латентного пространства (контекстные эмбеддинги cls токена модели rubert-tiny2)
- 11. Список файлов в директории data с указанием их размера (датасет, корпус, веса моделей и т.д.)
- 12. Бонус: решил повторить sql join'ы, к данному проекту отношения не имеет :)
- 13. Модели CNN, SepCNN, LSTM на базе предобученных статических эмбеддингов
- Подбор гиперпараметров, выбор лучшей модели (GridSearchCV, Optuna)
- Классификаторы на базе статических эмбеддингов из BM25 векторайзера
- Классификаторы на основе KNN, SVM, Random Forest (статические эмбеддинги)
- Классификаторы на базе CNN / RNN / CNN + RNN (используя статические эмбеддинги)
- Дистиляция, квантизация, каскадирование, прунинг (для модели на базе rubert-tiny2)
- Подробное тестирование и сравнение производительности классических и нейросетевых моделей
git clone https://github.com/vaaliferov/topic.gitСодержимое директории data можно скачать
здесь.