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

• Word2Vec. 2 Алгоритм на основе методов глубокого обучения и нейросетей. 2 Он позволяет представить слова в виде плотных векторов в непрерывном пространстве. 2 Word2Vec эффективен при работе с неформализованными текстами, так как способен улавливать семантические связи. 2
• Модифицированный метод Байеса. 1 В рамках алгоритма сообщение представляется в виде вектора слов в начальной форме. 1 Затем признаки этого вектора сравнивают с векторами обученного рубрикатора. 1 В результате формируется массив данных, отражающих соответствие классифицируемого сообщения каждой из рубрик. 1
• Метод Naïve Bayes. 4 Это простой вероятностный классификатор, основанный на применении теоремы Баеса со строгими (наивными) предположениями о независимости. 4
• Градиентный бустинг от CatBoost и логистическая регрессия. 3 Эти классические методы машинного обучения используют для классификации экстремально коротких текстов. 3

Для классификации текста также применяют морфологический анализ, который позволяет привести словоформы в тексте к начальной форме и получить морфологическую информацию о них. 1