Как я создал анти-скам бота на «грязных» данных: детектор, типизатор и подводные камни на пути
Автор рассказывает о создании анти-скам бота для крипто-чатов с использованием классификатора для обнаружения запросов о помощи и типизатора для определения типа проблемы. Ключевые уроки включают применение активного обучения для улучшения датасета, фиксацию «золотого» набора для достоверных метрик и избегание излишней сложности.
Проект решает проблему мошенников в крипточатах, которые читают публичные сообщения и затем пишут пользователям в личку, предлагая помощь. Бот обнаруживает публичные запросы о помощи и отвечает предупреждением и ссылкой на настоящую поддержку. Первой задачей было создание классификатора без размеченного набора данных. Первоначальный сбор данных на основе регулярных выражений ограничивал
Показать ещё ↓
Источник: Habr — хаб ML —
оригинал