Многозначная классификация текстов | Нейросети для анализа текстов

Используем нейронные сети для многозначной классификации текста (multilabel classification). Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

При многозначной классификации текст может принадлежать сразу нескольким классам. Чтобы решать такие задачи, нужно правильно выбрать функцию активации выходного слоя и фунцию ошибки при обучении нейронной сети.

00:00 - Типы задач классификации текста (бинарная, многоклассовая, многозначная)
01:36 - Соревнование по определению токсичности комментариев (Toxic Comment Classification Challenge)
02:07 - Классы токсичности комментариев
02:55 - Формат данных для многозначной классификации токсичности комментариев
04:19 - Архитектура нейросети для многозначной классификации текста
05:44 - Spatial Dropout
06:46 - Выбор функции ошибки для многозначной классификации текста
07:45 - Применение нейросети для многозначной классификации токсичности комментариев
09:23 - Итоги: выбор функции активации на выходном слое и функции ощибки для разных типов классификации: бинарной, многоклассовой, многозначной.

Соревнование Toxic Comment Classification Challenge - https://www.kaggle.com/c/jigsaw-toxic...

Ноутбук с обучение нейронной сети определять токсичность комментариев - https://colab.research.google.com/dri...

Описание нейросети, занявшей третье место в соревновании Toxic Comment Classification Challenge - https://www.kaggle.com/c/jigsaw-toxic...

Добавляйтесь в друзья в социальных сетях:
вКонтакте - https://vk.com/avsozykin
Instagram -   / sozykin_andr  
Facebook -   / asozykin  
Twitter -   / andreysozykin  

Мой сайт - https://www.asozykin.ru

Мой канал с краткими и понятными объяснениями сложных тем в ИТ и компьютерных науках -    / andreysozykincs