Text-classification on Keras, Tensorflow with LSTM and doc2vector (or word2vector) models.

Prepare python:

pip install -r ./requirements.txt

Download data:

python ./webhose.py

Train model:

python ./model.py

Evaluate saved model:

python ./eval.py

Run Tensorboard

make tensorboard

http://localhost:6006/#scalars

DATA

FACTOR ID MAP

• Factor используются под уникальными кодовыми именами Id.
• Возьмем за основу Id числовой набор 1-N. Это позволит сократить размер нашей коллекции данных.
• Query представляет собой запрос для веб-интерфейса.
• Если Query = -, значит оно соответствует значению в колонке Factor.
• YOU CAN CHANGE FACTOR QUERIES

Id	Factor	Query
0	Рост числа туристов	-
1	Рост времени пребывания туристов	-
2	Увеличение среднего чека	-
3	Повышение прямой доходности от турпотока	-
4	Увеличение числа КСР	Увеличение числа коллективных средств размещения
5	Создание специализированных шоппинг-центров	-
6	Увеличение числа событийных мероприятий	-
7	Создание специализированных въездных туроператоров (облегченный визовый въезд)	[Создание специализированных въездных туроператоров, облегченный визовый въезд]
8	Повышение качества экскурсионного обслуживания	-
9	Повышение качества навигации и транспортного обслуживания	-
10	Создание туристских кластеров и точек потребления	-
11	PR продвижение Москвы в СМИ и Соцсетях	-
12	Реклама туристских возможностей среди выездных туроператоров за рубежом	-