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