Modèles de classification de texte améliorés
Bien que le cadre ci-dessus puisse être appliqué à un certain nombre de problèmes de classification de texte, pour obtenir une bonne précision, certaines améliorations peuvent être apportées au cadre général. Par exemple, Voici quelques conseils pour booster les performances des modèles de classification de texte et de ce framework.
1. Nettoyage de texte: Le nettoyage du texte peut aider à réduire le bruit présent dans les données textuelles sous la forme de mots vides, signe de ponctuation, variantes de suffixe, etc. Cet article peut vous aider à comprendre comment mettre en pratique la classification de texte en détail.
2. Fonctionnalités de texte Hempilage / PNL avec vecteurs de fonction de texte: Dans la section ingénierie des fonctionnalités, nous générons une série de vecteurs avec des caractéristiques différentes, et leur combinaison peut aider à améliorer la précision du classificateur.
3. Ajustement des hyperparamètres dans la modélisation: Le réglage des paramètres est une étape importante, une série de paramètres tels que la longueur de l'arbre, les feuilles, paramètres réseau, etc. peut être ajusté pour un meilleur ajustement du modèle.
4. Modèles d'assemblage: Empiler différents modèles et combiner leurs résultats peut aider à améliorer encore les résultats.. En savoir plus sur les modèles de set ici.
