Conclusão
Mantenha tudo organizado com as coleções
Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.
A classificação de texto é um problema fundamental de machine learning com aplicativos 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 conjunto de dados específico. Especificamente, usando a proporção entre o número de amostras e o número de palavras por amostra, sugerimos um tipo de modelo que aproxima você do melhor desempenho rapidamente. As outras etapas são projetadas com base nessa escolha. Esperamos que
seguir o guia, o
código de acompanhamento
e o
fluxograma
ajudem você a aprender, entender e ter uma solução rápida e rápida para seu problema
de classificação de texto.
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Última atualização 2023-10-23 UTC.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Não contém as informações de que eu preciso","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muito complicado / etapas demais","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desatualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Problema com as amostras / o código","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 2023-10-23 UTC."],[[["This guide provides a structured workflow for text classification, breaking it down into manageable steps tailored to your dataset's characteristics."],["Model selection is guided by the ratio of samples to words per sample, helping you quickly identify a suitable model for optimal performance."],["The guide includes code and a flowchart to facilitate learning, understanding, and implementing a first-cut solution for your text classification problem."]]],[]]
