Данный сценарий предполагает решение задачи бинарной классификации произведений по их авторов с использованием в качестве источника текстовых документов в формате .txt.

Для решения задачи выполните следующие действия:

Загрузка данных на платформу. Набор данных состоит из четырех книг. Половина книг написана Булгаковым, а остальная половина – Клиффордом. Эти книги представляют собой текстовые документы в формате .txt.

Перейдите в раздел данные и нажмите кнопку «Создать».

В открывшейся в поле «Тип» выберите значение «Категория», в поле «Название» введите название новой группы, например «Данные для классификации текстов», и нажмите кнопку «Создать».

Перейдите в созданную папку «Данные для классификации текстов» и аналогичным образом создайте две новые папки внутри – «Text Train» и «Text Test». В группу «Text Train» будут складываться данные для обучения будущей модели машинного обучения, а в группу «Text Test» – данные для валидации или проверки ‘качества’ уже обученной модели. При этом для обучения модели необходимо использовать большее количество файлов, в нашем примере в обучающем текстовом файле содержится 5 книг, а в тестовом – 2.

В папке «Text Train» создайте еще две папки, которые и будут определять классы, – «Clifford» и «Bulgakov». Количество классов равно двум, так как в данном сценарии решается задача бинарной классификации (для многоклассовой классификации создавалось бы больше двух классов). В класс «Clifford» загружается текстовый файл с произведениями Клиффорда, а в класс «Bulgakov» загружаются книги Булгакова.

Для того чтобы загрузить файлы, перейдите в нужную папку и нажмите кнопку «Загрузить». Откроется окно загрузки файлов:

Для выбора файлов кликните в область окна «Выберите файлы» или перетащите их по технологии drag and drop (из окна папки на вашем ПК в окно браузера). Обратите внимание: за раз можно добавить максимум 10 файлов. Соответственно, если нужно загрузить больше файлов, нужно повторить выбор несколько раз.

После того, как все файлы выбраны, при необходимости вы можете удалить ненужные файлы, нажав на крестик в правой части строки с файлом, или нажать «Удалить все», если это требуется.

В нашем примере все произведения объединены в один текстовый файл. После его загрузки, нажмите кнопку «Загрузить»:

Выбранные файлы в окне загрузки

В результате загруженные файлы отобразятся в папке:

Загруженные файлы в папке

Вышеописанные действия повторяются для папки «Text Train» -> «Bulgakov».

Далее по аналогии создаются и заполняются папки «Text Test» -> «Clifford» и «Bulgakov», туда загружаются файлы для валидации модели.

Чтобы удалить группу/класс достаточно удалить соответствующую папку в разделе Данные, нажав на три точки в строке с этой папкой.

После того, как обучающая и валидационная выборки собраны, для папок «Text Test» и «Text Train» добавляется параметр классификация. Для этого в строке с папкой нажмите на три точки и кликнуть на кнопку «Классификация», после этого содержимое папки будет готово для использования при построении модели:

Кнопка присвоения параметра Классификации папке

Обратите внимание: данное действие необходимо выполнить один раз. Даже если позже в папку будут добавлены новые файлы, они будут учтены при построении или запуске модели классификации.

Построение блок-схемы (блок-схему сценария см. в таблице 18.9 «Обучение модели классификации текстов»).

Создание новой рабочей области. Перейдите в раздел «Моделирование» -> Рабочая область. Нажав на в верхней части экрана, создайте новую рабочую область с названием «Тексты».

Блок запуск. Добавьте на рабочую область элемент «Запуск»:

Добавление элемента Запуск на рабочую область.

Дважды кликните на название элемента, чтобы переименовать его в «Классификация текстов»:

Блок Источник данных. Добавьте на рабочую область элемент «Источник данных» и в качестве функции выберите «Загрузка текстовых файлов для классификации».

В разделе «Группа обучающих текстов» выберите папку «Text Train», нажав на три точки в строке с ее наименованием и кликнув «Выбрать», в результате папка отобразится в нижней части списка:

Выбор папок для классификации

Аналогичным образом выберите папку «Text Test» в разделе ниже «Группа тестовых текстов»

В поле «Группа текстов для классификации» вы можете выбрать файл, который необходимо классифицировать с применением обученной модели. В нашем случае, для классификации будет использован тестовый файл из папки Клиффорд*

*Данное поле не является обязательным

Выбор текста для классификации

Сохраните настройки блока

Переименуйте блок в «Загрузка текстов»

Соедините элементы блок схемы:

Соединение элементов блок схемы

Блок Процесс, Фильтрация шума. Добавьте на рабочую область три элемента процесс. Для каждого выберите функцию «Предобработка данных» -> «Фильтрация текстового шума». Не забывайте нажимать «Сохранить» каждый раз после изменения параметров блока процесс.

Переименуйте один блок процесс в «Фильтрация шума train», второй в – «Фильтрация шума test», третий в «Фильтрация шума Клиффорд»

Соедините элементы:

Соединение элементов блок схемы

Блок Процесс, Лемматизация. Добавьте на рабочую область три элемента процесс. Для каждого выберите функцию «Предобработка данных» -> «Лемматизация текста». Не забывайте нажимать «Сохранить» каждый раз после изменения параметров блока процесс.

Переименуйте один блок процесс в «Лемматизация train», второй в – «Лемматизация test», третий – в «Лемматизация Клиффорд»:

Соедините элементы:

Соединение элементов блок схемы

Блок Процесс, Автореферирование. Добавьте на рабочую область элемент процесс. Выберите функцию «Работа с текстом» -> «Автореферирования текста».

В параметрах блока в поле «Объем автореферата» укажите 200 (это максимальное количество символов, которое отобразится в качестве краткого содержания после применения функции).

Сохраните параметры блока.

Переименуйте блок в «Реферат»

Соедините элементы:

Соединение элементов блок схемы

Блок Процесс, Векторизация. Добавьте на рабочую область элемент процесс. Выберите функцию «Предобработка данных» -> «Векторизация текста».

В параметрах блока выберите «Метод векторизации»: Word to Vec; «Максимальная размерность текста» – 25000; «Количество признаков» – 25:

Параметры блока «Векторизация текста»

Сохраните параметры блока

Переименуйте блок в «Векторизация»

Соедините элементы:

Соединение элементов блок схемы

Блок Процесс, Классификация. Добавьте на рабочую область элемент процесс. Выберите функцию «Классификация» -> «Логистическая регрессия».

В параметрах блока выберите «Коэффициент регуляции»: 1; «Порог классификации» – 0,5; Не нужно устанавливать галочки в полях «Флаг возврата вероятности при прогнозе» и «Оптимизация гиперпараметров»:

Параметры блока «Логистическая регрессия»

Сохраните параметры блока

Переименуйте блок в «Классификация»

Соедините элементы:

Соединение элементов блок схемы

Запуск блок-схемы. Чтобы запустить собранную блок-схему нажмите кнопку «» на первом элементе блок-схемы – «Запуск». После этого внешний вид блока изменится и появится возможность создания отчета, активируйте настройку при необходимости. Повторно нажмите кнопку «Запуск», блок схема начнет обрабатывать блоки. После того, как все блоки отработают с зелеными индикаторами, процесс запуска считается успешно пройденным.

Визуализация результатов. После успешной отработки блок схемы на верхней панели активируются кнопки визуализации:

Нажав на иконку с таблицей, вы сможете выбрать из следующих доступных визуализаций:

Отфильтрованные тестовые данные для каждого датасета:

Лемматризированные текстовые данные для каждого датасета

Краткое содержание после применения блока «Автореферирование»: