Встречается на собеседованиях • сегодня

Как решал задачи классификации документов

Для классификации документов в Python обычно используют NLP и ML подходы. Основные шаги:

  1. Предобработка текста:
python
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import WordNetLemmatizer

nltk.download('stopwords')
nltk.download('wordnet')

def preprocess(text):
    lemmatizer = WordNetLemmatizer()
    tokens = [lemmatizer.lemmatize(word.lower()) 
              for word in text.split() 
              if word.isalpha() and word not in stopwords.words('english')]
    return ' '.join(tokens)
  1. Векторизация (TF-IDF, Word2Vec, BERT):
python
vectorizer = TfidfVectorizer(preprocessor=preprocess)
X = vectorizer.fit_transform(documents)
  1. Выбор модели:
  • Для простых случаев: LogisticRegression, RandomForest
  • Для сложных: нейросети (LSTM, Transformers)
python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
  1. Оценка качества:
python
from sklearn.metrics import classification_report
print(classification_report(y_test, model.predict(X_test)))

Для больших объемов данных лучше использовать предобученные модели (BERT, GPT) через библиотеки типа HuggingFace Transformers.

Sophi
Софи собрала все вопросы. Тренируйся и получай
офферы быстрее!
Попробовать бесплатноArrow

Следующий вопрос

Это единственный вопрос по вашему фильтру

как отвечать на вопрос
пример собеседования
фреймворки на собеседовании
типичные вопросы junior
интервью вопросы и ответы