Нейронная сеть для классификации текстов на javascript?

Question

[Антон Антон]

Есть задача отнесения набора данных к классификатору. Проблема в том, что в некоторых полях этого набора данных есть "произвольный" текст. Вроде бы гугл выдает всякие вещи про "сверточные сети" и прочее, но вот более детальных алгоритмов, как сконфигурировать сеть для определения, например, с какими галочками был сгенерирован текст на https://yandex.ru/referats/ нет. Есть ли у кого-нибудь примеры или любая информация, как это сделать с помощью этих библиотек?
https://github.com/karpathy/convnetjs
https://github.com/cazala/synaptic
https://github.com/stevenmiller888/mind
https://github.com/harthur-org/brain.js
или с помощью любых других библиотек?

Comments

[Вячеслав Шиндин]

Ещё есть такие библиотеки на js для работы с нейронными сетями:
https://github.com/transcranial/keras-js
https://github.com/PAIR-code/deeplearnjs
https://github.com/louisstow/fann.js

Под них можно поискать уже готовые модели.
Но для вашей задачи по моему лучше использовать не нейронные сети, а градиентный бустинг над решающими деревьями, аля: XGBoost, LightGBM или CatBoost. Но не уверен, что есть реализации под js. Хотя, может какие-нибудь умельцы уже смогли с помощью emscripten пересобрать их под js.

[Вячеслав Шиндин]

Сегодня мне удалось собрать простецкое c++ приложение использующее tiny-dnn в wasm файл для использования в браузере из js.

Всё в сыром виде выложил сюда.