Какие существуют алгоритмы для автоматической классификации текста на короткие и длинные сообщения?

Некоторые алгоритмы для автоматической классификации текста, в том числе коротких и длинных сообщений:

• Word2Vec. apni.ru Алгоритм на основе методов глубокого обучения и нейросетей. apni.ru Он позволяет представить слова в виде плотных векторов в непрерывном пространстве. apni.ru Word2Vec эффективен при работе с неформализованными текстами, так как способен улавливать семантические связи. apni.ru
• Модифицированный метод Байеса. cyberleninka.ru В рамках алгоритма сообщение представляется в виде вектора слов в начальной форме. cyberleninka.ru Затем признаки этого вектора сравнивают с векторами обученного рубрикатора. cyberleninka.ru В результате формируется массив данных, отражающих соответствие классифицируемого сообщения каждой из рубрик. cyberleninka.ru
• Метод Naïve Bayes. nsu.ru Это простой вероятностный классификатор, основанный на применении теоремы Баеса со строгими (наивными) предположениями о независимости. nsu.ru
• Градиентный бустинг от CatBoost и логистическая регрессия. habr.com Эти классические методы машинного обучения используют для классификации экстремально коротких текстов. habr.com

Для классификации текста также применяют морфологический анализ, который позволяет привести словоформы в тексте к начальной форме и получить морфологическую информацию о них. cyberleninka.ru