Задача классификации - одна из самых известных в машинном обучении. Очень многие проблемы, решаемые с помощью ML, так или иначе сводятся к классификации — распознавание изображений, например. И все выглядит просто и понятно, когда нам нужно определить объект в один из нескольких классов. А что если у нас не плоская структура из нескольких классов, а сложная разветвленная иерархия на 683 категории? Именно о таком случае мы сегодня и поговорим. Под катом - рассказ о том, зачем в задачах классификации нужны сложные иерархии и как с ними жить.
Одна из больших задач приложения для хранения и анализа покупок — поиск одинаковых или очень близких продуктов в базе данных, где собраны разномастные и непонятные наименования продуктов, полученные из чеков. Есть два вида входного запроса:
Специфичное название с сокращениями, которое может быть понятно только кассирам местного супермаркета, либо заядлым покупателям.
Запрос на естественном языке, введенный пользователем в поисковую строку.
Запросы первого вида, как правило, исходят из продуктов в самом чеке, когда пользователю нужно подыскать продукты подешевле. Наша задача заключается в том, чтобы подобрать максимально похожий аналог товара из чека в других магазинах поблизости. Здесь важно подобрать наиболее соответствующую марку продукта и по возможности объём.
