Нейросеть читает заявку и определяет категорию
Содержание курса
Категории классификатора: как имя и описание управляют решением модели
Когда Text Classifier получает текст заявки, он не угадывает категорию — он опирается на то, что вы ему объяснили. Каждая категория задаётся двумя полями: Name и Description.
Name — это короткий идентификатор: «горячая», «обычная», «нецелевая». По нему называется выходной порт узла.
Description — это инструкция для модели. Именно её модель читает, когда решает, куда отправить конкретный текст. По сути, вы пишете модели: «вот как выглядит заявка этой категории».
Разница между полезным и бесполезным описанием очень конкретная. Возьмём категорию «горячая»:
❌ Плохо:
Важная заявка.
✅ Хорошо:
Клиент выражает готовность купить прямо сейчас, просит реквизиты или способ оплаты, использует слова «срочно», «как оплатить», «хочу сразу».
В первом случае модель не понимает, что значит «важная» — и начинает угадывать. Во втором у неё есть конкретные сигналы: поведение клиента, типичные формулировки, намерение.
Для трёх категорий этого урока описания могут выглядеть примерно так:
- горячая — клиент готов к покупке прямо сейчас, спрашивает про оплату, доставку или оформление заказа; в тексте есть явное намерение купить.
- обычная — клиент задаёт вопрос по продукту или функционалу, интересуется деталями, но не выражает срочности и готовности купить немедленно.
- нецелевая — текст не связан с продуктом или услугой: спам, случайные вопросы, нерелевантные запросы.
Если описания перекрываются или слишком размыты, модель начинает ошибаться на граничных случаях. Типичный симптом: контрольная заявка «Есть вопрос по функционалу, не срочно» попадает в порт «горячая», потому что в описании «горячей» было что-то вроде «клиент интересуется продуктом». Модель решила, что интерес = горячая заявка.
Фиксится это не перезапуском, а правкой Description: нужно сделать границы между категориями явными. Если две категории кажутся похожими, в описании каждой стоит написать, чем она отличается от соседней — это сильно помогает модели провести чёткую границу.