НЛП Текстовая классификация на основе комментариев пользователей

Question

Я новичок в машинном обучении и хотел поработать над этой постановкой задачи. У меня есть некоторые комментарии пользователей о продуктах, и на основе этих комментариев моя модель должна обобщить и дать мне вывод для этого текстового предложения.

Пример: -

1. Пользователь прокомментировал «Аккумулятор устройства нагревается», на основе этого комментария моя модель должна обобщить это как «Проблема с аккумулятором».
2. Пользователь прокомментировал «Треснувший экран», основываясь на этом комментарии, моя модель должна обобщить это как «Показать проблему».

Может ли кто-нибудь подсказать мне, какая модель лучше всего подходит для моей постановки задачи, или примеры кода модели были бы действительно полезны.

Я пробовал с TF-IDF и классификатором байесов MB Naive, но это не помогло. Я думаю, что тематическое моделирование может помочь мне здесь.

Answer 1

это звучит как проблема для кодера-декодера DNN.Вы можете перевести слова, например, с помощью word2vec, в векторы и передать предложения в модель кодировщика.Это даст вам еще один вектор для второй модели (декодер), который даст вам окончательную классификацию.Для справки взгляните на курс глубокого обучения Эндрю Нг на Coursera (модели последовательности).