Leí tus comentarios sobre la maravillosa respuesta de Vvlip. Creo que la Clasificación de secuencia con redes neuronales recurrentes LSTM en Python con Keras – Machine Learning Mastery sería útil para usted.
Si se pregunta si el algoritmo considerará estos dos como diferentes … Le aconsejaría que aprenda la incrustación de los datos en sí y no se preocupe por esto. Si aprende el modelo completo de los datos, obtendrá una mejor integración y una mejor clasificación. Relaciones como estas serán aprendidas por el modelo.
También puede intentar promediar los vectores de palabras o doc2vec.
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Ps: – Sí, tienes razón al decir que esto no depende del idioma. La razón por la que recomiendo keras es que tiene un buen marco para aprender el modelo completo; de lo contrario, tendrá que pasar de una implementación basada en gensim (gensim: modelado de temas para humanos). El tutorial de dominio de ML que mencioné tiene una buena explicación. Por supuesto, podría aprender incrustaciones de palabras y luego usarlo con cualquier modelo de sklearn, pero en general si tiene más datos … aprenda las incrustaciones y el modelo completamente de los datos. de esa manera terminas con mejores características (incrustaciones) y mejores resultados de clasificación. He intentado el enfoque gensim + sklearn. Keras funciona mejor, déjame saber lo que funciona para ti.
