Для построения нейронной сети, которая будет определять, относится ли входной текст к какой-либо категории, необходимо выполнить следующие шаги: 1

1. Предварительная обработка текста. 1 Она включает токенезацию и векторное представление слов. 1
2. Построение классификатора. 1 Например, можно использовать сверточную нейронную сеть, в которой входными данными являются слова, представленные векторами семантических признаков. 1 В процессе работы сеть использует несколько фильтров с разными размерами окон для получения множества признаков. 1 Эти признаки предпоследнего слоя передаются последнему слою, выход из которого является вероятностью распределения признаков по классам. 1
3. Оценка вероятности ошибочной классификации. 1

Также для классификации текстов можно использовать рекуррентные нейронные сети (RNN). 4 Для этого нужно предварительно обработать текстовые данные, разметив их и преобразовав в числовой формат. 4 Затем построить модель RNN с такими слоями, как встраивание, рекуррентный и плотный, скомпилировать её с подходящей функцией потерь и оптимизатором. 4 После этого обучить модель на основе помеченных данных, оценить её производительность и сделать прогнозы по новому тексту. 4

Выбор конкретной модели и алгоритма зависит от задачи и доступных ресурсов.