Klasyfikacja tekstu to podstawowy problem uczenia maszynowego, który znajduje zastosowanie w różnych usługach. W tym przewodniku podzieliliśmy proces klasyfikacji tekstu na kilka etapów. W przypadku każdego kroku proponujemy dostosowane podejście oparte na charakterystyce Twojego zbioru danych. W szczególności, korzystając z stosunku liczby próbek do liczby słów w próbce, sugerujemy typ modelu, który szybko zbliży Cię do najlepszej wydajności. Pozostałe kroki są dostosowane do tego wyboru. Mamy nadzieję, że dzięki temu przewodnikowi, kodowi towarzyszącemu i schematowi blokowemu szybko poznasz, zrozumiesz i uzyskasz pierwsze rozwiązanie problemu klasyfikacji tekstu.
