A classificação de texto é um problema fundamental de aprendizado de máquina com aplicações em vários produtos. Neste guia, dividimos o fluxo de trabalho de classificação de texto em várias etapas. Para cada etapa, sugerimos uma abordagem personalizada com base nas características do seu conjunto de dados específico. Em particular, usando a proporção do número de amostras para o número de palavras por amostra, sugerimos um tipo de modelo que se aproxima rapidamente do melhor desempenho. As outras etapas são projetadas com base nessa escolha. Esperamos que, seguindo o guia, o código complementar e o fluxograma, você aprenda, entenda e encontre uma solução rápida para seu problema de classificação de texto.
