низкий, средний, высокий). Есть какие-то методы для передачи знания это упорядоченности модели? А то бывает из за пары слов он заявку перекидывает из низкой категории сразу в высокую?
Первоначально классификатор обучаете на все классы сразу, или на 3 класса по приоритетности?
Как вариант, можно на последнем слое модели вместо обычного софтмакса сделать ordered logit. Что это такое: https://en.wikipedia.org/wiki/Ordered_logit Как можно имплементировать на торче: аналогично OrderedProbitModel из https://habr.com/ru/articles/548100/, только нужно activation поменять с CDF нормального распределения на torch.sigmoid.
На все сразу обучаю(
Спасибо! А если Tf-Idf и LogReg использовать хочу? Переходить к регрессии?
Штука, которую я предложил, находится где-то посередине между logreg и регрессией. Выбирать можно из всех трёх опций)
Я бы в таком случае сделал бы 2 модельки. Сначала сделать одну на определение к какому приоритету подходит задача, а потом уже внутри приоритета другой моделькой искать конкретный класс. Мне это помогло, так проще и модели небольшие делать и потом дебажить/ исправлять что-то.
Обсуждают сегодня