Формулирование запросов для текстовых моделей машинного обучения является фундаментальной задачей, которая в значительной мере определяет эффективность дальнейшей работы. Существует несколько ключевых факторов, которые необходимо учитывать при формулировании запросов в текстовых моделях машинного обучения. Первым фактором является выбор правильного набора ключевых слов, которые наиболее точно и полно описывают то, что требуется найти. Хорошая практика заключается в том, чтобы выбирать ключевые слова, которые являются наиболее релевантными для конкретного контекста и которые могут быть уникальными для каждого запроса. Кроме того, следует учитывать множество форм различных слов, которые могут применяться для описания того же понятия. В этом помогают технологии лемматизации и стемминга, которые переводят слова в их основную форму, что позволяет шире охватить различные варианты описания понятий. Вторым фактором является определение правильной степени абстракции запроса. Если запрос формулируется слишком конкретно, то он может не включать в себя важные аспекты темы. Напротив, слишком абстрактные запросы могут включать в себя несущественную информацию. Таким образом, необходимо учитывать контекст и формулировать запросы на определенном уровне абстракции, который позволит наиболее полно охватить тему. Третьим фактором является использование понятного и четкого языка. Текстовые модели машинного обучения предпочитают работать с естественным языком, однако, он может содержать многозначности, неоднозначность, дублирование, и др. Хорошая практика заключается в применении логичных критериев и правил формулирования запросов, которые бы повышали их эффективность и снижали вероятность проблем, возникающих в связи с нечеткими или двусмысленными терминами. Четвертым фактором является использование технологий автоматической классификации для создания единообразных запросов. Машинное обучение может выявлять общие черты запросов, которые приводят к наиболее полному и точному результату. Например, тематическая классификация позволяет категоризировать запросы по темам, а также выявлять наиболее релевантные запросы для каждой темы. Пятый фактор заключается в использовании повторяющихся запросов для улучшения качества модели. Что-то, что компьютер находит сразу при первом запросе, необходимо проверить на других запросах для подтверждения результата. Такая проверка помогает выявить, что результат находится чаще всего. Шестым фактором является использование больших наборов данных и анализа корреляции между запросами и результатами. Это позволяет выявить наиболее полные запросы и запросы с наибольшей уверенностью. Большие наборы данных, к примеру, соответствующих тематических коллекций, позволяют получить дополнительную информацию о запросах и их эффективности. Таким образом, формулирование текстовых запросов для моделей машинного обучения должно основываться на правильном выборе ключевых слов, выборе правильной степени абстракции, использовании понятного языка, использовании технологий автоматической классификации и использовании больших наборов данных для анализа и повторной проверки результатов.