Какие алгоритмы машинного обучения можно использовать для оптимизации отправки коротких сообщений?

Для оптимизации отправки коротких сообщений можно использовать следующие алгоритмы машинного обучения:

• Метод, основанный на ключевых словах. cyberleninka.ru Позволяет построить классификатор с приемлемыми показателями эффективности в условиях малой длины анализируемого сообщения. cyberleninka.ru Однако необходимо создать словари для описания каждого классифицируемого класса сообщений. cyberleninka.ru
• Модель текста «мешок слов» с расширением для частотных характеристик встречаемости слов в сообщениях TF-IDF. cyberleninka.ru Метод базируется на создании векторов сообщений с учётом весов встречаемости каждого слова, как в самом сообщении, так и во всех сообщениях выборки. cyberleninka.ru
• Векторизация сообщений вида word embeddings. cyberleninka.ru Основным механизмом является модель word2vec, которая представляет собой нейронную сеть, которая каждому подаваемому на вход слову ставит в соответствие выходной вектор заданной длины. cyberleninka.ru
• Наивный байесовский классификатор. na-journal.ru Простой алгоритм, который основывается на теореме Байеса. na-journal.ru Он использует статистические данные о частоте использования слов в спам-сообщениях и нежелательных сообщениях, чтобы определить вероятность того, что сообщение является спамом или нежелательным сообщением. na-journal.ru
• Метод опорных векторов. na-journal.ru Строит гиперплоскость или набор гиперплоскостей в пространстве признаков для разделения данных на классы. na-journal.ru
• Решающие деревья. na-journal.ru Метод машинного обучения, который строит дерево решений на основе признаков сообщения. na-journal.ru Каждый узел дерева представляет собой правило для принятия решения о том, является ли сообщение спамом или нежелательным сообщением. na-journal.ru
• Алгоритмы кластеризации. na-journal.ru Метод машинного обучения, который используется для группировки сообщений в кластеры на основе их сходства. na-journal.ru Кластеризация может использоваться для выявления новых паттернов и групп сообщений, которые могут быть связаны с спамом или нежелательными сообщениями. na-journal.ru

Выбор конкретного алгоритма зависит от задач и условий использования.