You have a small dataset with movie reviews in Russian and their binary sentiment labels (labels: 0 — negative, 1 — positive). Your task is to implement a complete pipeline in 15 minutes to train a simple text classification model without using pre-trained encoders like BERT, and to display the accuracy on this data. reviews = [ "This movie is simply amazing!", "Horrible acting and boring plot.", "I loved every moment!", "The worst movie I have ever seen.", "Great directing work and wonderful story.", "Unbearably boring and predictable." ] labels = [1, 0, 1, 0, 1, 0]

Для быстрого решения задачи классификации текстов на русском языке без использования готовых энкодеров можно сделать следующий pipeline:

1. Токенизация и простая предобработка (приведение к нижнему регистру, удаление знаков препинания).
2. Векторизация текста с помощью мешка слов (Bag of Words) с помощью sklearn CountVectorizer.
3. Обучение простой модели, например, логистической регрессии.
4. Оценка точности на тех же данных (так как датасет очень маленький).

Пример кода на Python:

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

reviews = [
    "Этот фильм просто потрясающий!",
    "Ужасная игра актёров и скучный сюжет.",
    "Мне очень понравилось каждое мгновение!",
    "Самый худший фильм, который я видел.",
    "Отличная операторская работа и замечательная история.",
    "Невыносимо скучно и предсказуемо."
]
labels = [1, 0, 1, 0, 1, 0]

# Векторизация
vectorizer = CountVectorizer(lowercase=True)
X = vectorizer.fit_transform(reviews)

# Обучение модели
model = LogisticRegression()
model.fit(X, labels)

# Предсказание и оценка
preds = model.predict(X)
accuracy = accuracy_score(labels, preds)
print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")

Такой подход позволит за 15 минут получить базовую модель классификации с приемлемой точностью на маленьком датасете.