Розробка системи для багатофакторної класифікації фільмів

Abstract

Багатофакторна класифікація (multilabel classification) є одним із підтипів задач машинного навчання, де кожному об’єкту може відповідати не один, а кілька класів одночасно. Це суттєво відрізняється від традиційної однофакторної класифікації, де кожен приклад має лише одну мітку. Multilabel підхід широко застосовується у багатьох сферах, зокрема в обробці текстів, медичних діагнозах, розпізнаванні музики, а також у класифікації фільмів за жанрами. У задачах класифікації фільмів багатофакторність обумовлена тим, що більшість сучасних кінострічок не обмежується одним жанром. Наприклад, один і той же фільм може бути класифікований як драма, трилер і кримінальний. Завдання системи машинного навчання полягає у правильному визначенні набору жанрів для кожного фільму на основі доступної інформації, зокрема опису сюжету, акторського складу, ключових слів, а іноді й текстових рецензій. Одним із викликів у такій класифікації є незбалансованість класів – деякі жанри значно частіше зустрічаються, ніж інші, що ускладнює навчання. Ще одна проблема – висока кореляція між жанрами, яку не завжди легко врахувати при використанні незалежних моделей. Крім того, жанри мають нечіткі межі, а їх трактування часто суб’єктивне. Таким чином, багатофакторна класифікація є важливим напрямком у сфері машинного навчання з великою практичною цінністю. Задачі класифікації фільмів є одними з найяскравіших прикладів її застосування, оскільки поєднують роботу з текстовими, семантичними та контекстуальними даними для створення точних багатожанрових передбачень

Multilabel classification is a subtype of machine learning tasks where each object can belong to multiple classes simultaneously. This fundamentally differs from traditional single-label classification, in which each instance is assigned only one label. The multilabel approach is widely used across various fields, including text processing, medical diagnosis, music recognition, and particularly in film genre classification. In movie classification tasks, multilabeling arises from the fact that most modern films do not belong to a single genre. For example, a film may simultaneously be classified as a drama, thriller, and crime story. The goal of a machine learning system is to accurately determine the set of genres for each movie based on the available information, including the plot description, cast, keywords, and sometimes even textual reviews. One of the challenges in such classification tasks is class imbalance—some genres occur much more frequently than others, making it harder to train reliable models. Another issue is the high correlation between genres, which is not always easy to capture using independent models. Moreover, genre boundaries are often fuzzy, and their interpretation can be subjective. Therefore, multilabel classification is a significant area within machine learning with substantial practical value. Movie genre classification tasks are among the most illustrative examples of its application, as they combine the processing of textual, semantic, and contextual data to generate accurate multi-genre predictions