Conclusion

La classification de texte est un problème fondamental de machine learning qui concerne les applications dans divers produits. Dans ce guide, nous avons décomposé le workflow de classification de texte en plusieurs étapes. Pour chaque étape, nous avons suggéré une approche personnalisée en fonction des caractéristiques de votre ensemble de données spécifique. Plus spécifiquement, en utilisant le ratio entre le nombre d'échantillons et le nombre de mots par échantillon, nous vous suggérons un type de modèle qui vous rapproche rapidement des meilleures performances. Les autres étapes sont conçues autour de ce choix. Nous espérons que le respect du guide, du code d'accompagnement et de l'organigramme vous aidera à apprendre, à comprendre et à trouver rapidement une solution directe à votre problème de classification de texte.