Онлайн-платформи продовжують сьогодні генерувати усе більші обсяги інформації. Автоматизація модерування контенту у таких платформах, у зв'язку з цим, залишається актуальною задачею. Уваги потребують випадки, коли з різних причин, доступно лише невеликі обсяги даних для навчання класифікаторів. У таких випадках необхідно залучати попередньо навчені моделі, які використовували для навчання великі об'єми даних широкого діапазону. Досліджено питання застосування попередньо навченої мультимовної моделі Universal Sentence Encoder (USE) як компоненту розробленого нами класифікатора, а також впливу різних параметрів на точність класифікації при навчанні на малому об'ємі даних (~ 0,05 % обсягу повного набору). Для вирішення поставленого завдання використовується відносно новий підхід до навчання, - за допомогою невеликого набору повідомлень. Оскільки текстові повідомлення усе ще домінують як способ передавання інформації, застосовується розроблений класифікатор, навчений на невеликому (~0,002 - 0,05 % повного набору) обсязі даних. Показано, що навіть при невеликій кількості прикладів для навчання (36 на клас) за рахунок використання ЕСЕ та оптимальної конфігурації в навчанні можна досягти високої точності класифікації за англійськими та російськими даними, що надзвичайно важливо, коли неможливо зібрати свій власний великий набір даних. Оцінено вплив підходу з використанням USE та набору різних конфігурацій гіперпараметрів на результат класифікатора текстових даних на прикладі наборів даних англійською та російською мовами. Висновки: у ході експериментів показана значна ступінь актуальності правильного підбору гіперпараметрів. Зокрема, у цій роботі розглядалися розмір пакету, оптимізатор, кількість епох навчання та відсоток даних із набору, взятих для навчання класифікатора. У процесі експерименту була обрана оптимальна конфігурація гіперпараметрів, згідно з якою 86,46 % точності класифікації за російськомовним набором даних і 91,13 % за англомовним відповідно можна досягти за десять секунд навчання (на час навчання можуть істотно вплинути використовувані технічні засоби).

 Наукова періодика України 

---

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"