Создание ии для отзывов

Необходимо создать модель машинного обучения для определения тональности текстов отзывов на банки. Тексты отзывов на русском языке. Тональность отзывов может быть положительной или отрицательной.

Данные включают отзывы о работе различных банков, собранные с сайта banki.ru. Для каждого отзыва есть метка тональности:

Positive - Отзыв положительный
Negative - Отзыв отрицательный
Формат данных: файл csv, разделитель табуляция. Два столбца:

Label - метка класса, положительный или отрицательный отзыв.
Text - текст отзыва.

Пример данных:
Positive:

Обслуживаюсь на Цветном Бульваре. Продукт - кредитная карта. Все ясно и четко. Грамотные работники колл-центра - так держать. Являюсь клиентом уже 3-й год. Очень доволен - молодцы!В прошлом году была просрочка по платежам месяца полтора, истратил весь лимит - была сложная фин. ситуация и смена работы. Никто не парил мозг звонками - позвонили один раз, в ОЧЕНЬ ТАКТИЧНОЙ И ВЕЖЛИВОЙ форме напомнили о просрочке, спросили, когда БУДЕТ ВОЗМОЖНОСТЬ погасить задолженность. Ответил - через 3 недели. Все ОК, ждем. Больше НИ ОДНОГО звонка.Была проблема с оплатой через интернет. Позвонил. Ответили, что данный ресурс заблокирован и операция отменена банком. Попросил разблокировать - все решили в течение 10 минут. Вежливые операционисты. Поймал себя на том, что когда звоню в колл-центр, то звоню к людям, которые помогут решить мою проблему, а не с негативом и желанием ругаться уже заранее, как в некоторые другие банковские заведения.В общем, спасибо за хороший сервис и грамотных специалистов!


Negative:

Никаких скрытых комиссий, банк ништяк. Только после оформления кредита выясняется, что зачем-то застраховали тебя, хотя я и не просил, и она не говорила, что будем Вас страховать на 1135 руб. Ещё дали наклейки сказали, что подарок. Наклеишь, мол, на паспорт эту наклейку и в случае утери всё будет окей, или вернём паспорт, или 1000 рублей. Ну вот этот подарок обошёлся мне в 1000 руб. Дальше СМС-информатор 294 руб. Брал PS3 в М-Видео Нижнекамск. Все эти цифры должны быть озвучены до оформления кредита. Администратор: Уточните, пожалуйста, дату оформления кредита. 9v3: Закрыл я уже кредит, а брал 09.10.13.

Метрика
В качестве метрики используется Accuracy (доля правильных ответов).

Accuracy = C / N

, где

С – количество правильно классифицированных объектов.
N – общее количество объектов.
Балл за задачу рассчитывается по формуле:
Points = 400 * max(0, (Accuracy * 2 - 1))


, где
Points – количество баллов.
Accuracy – доля правильных ответов.
max – используется для того, чтобы не допустить отрицательных баллов, если решение дает метрику < 0.5.
Таким образом, при значении метрики Accuracy < 0.5, за задачу будет начислено 0 баллов.
А значения метрики в диапазоне 0.5 ≤ Accuracy < 1.0 пропорционально преобразуются в баллы от 0.0 до 400.0

0

aessae, ты серьезно?

0