Этот проект появился при прохождении курса Natural Language Processing course (stream 3, autumn 2022).
При изучении некоторых тем в начальных классах школ на предмете «Русский язык» случаются проблемы, что нет достаточного количества подготовленных материалов для учителей. Примером такой темы является «функциональные стили речи». Данная работа подразумевает под собой несколько логических этапов: сбор и разметка датасета, очистка и предобработка датасета, выбор на основе сравнительного анализа наилучшей модели решающей данную задачу. Для создания размеченного датасета использовались популярные источники информации: новостные сайты, литературные произведения, архив научных публикация и статей и т.д. В результате обучения моделей на собранном датасете получились итересные результаты. В данной работе было реализовано 2 модели, которые основаны на разных подходах: классическое машинной обучения и методы глубокого обучения.
