Abstract:
Автоматизированные модели классификации текстов необходимы в различных областях, включая научные исследования. Алгоритм CountVectorizer является широко используемым подходом для извлечения признаков в моделях классификации текстов. Однако стандартный алгоритм CountVectorizer может оказаться неэффективным при извлечении релевантных признаков для конкретных задач, таких как классификация научных текстов. В данной работе предлагается модифицированный алгоритм CountVectorizer, который фокусируется на глагольных сочетаниях слов в научных текстах на тему экологии на казахском языке. Предложенный алгоритм достиг точности 0,604, что превосходит оригинальный алгоритм CountVectorizer и классификатор TfidfVectorizer. Наш анализ результатов показывает, что предложенный алгоритм может повысить точность моделей автоматической классификации текстов, особенно для научных текстов по экологии. Кроме того, мы предполагаем, что будущие исследования могут быть направлены на улучшение работы предложенного алгоритма для других научных тем и языков. В целом, наше исследование вносит вклад в разработку более эффективных моделей классификации текстов для научных исследований.
