Компания хочет, чтобы модель машинного обучения анализировала отзывы в социальных сетях и помечала каждый из них как нейтральный, положительный или отрицательный. Какой подход к моделированию подходит для этого требования?

Классификация — это задача машинного обучения, при которой модель присваивает входным данным одну из предопределенных категорий. В данном случае модель будет классифицировать каждый отзыв как "нейтральный", "положительный" или "отрицательный". Это прямо соответствует требованию компании. Генерация открытого текста (Open-ended text generation) создает новый текст, а не категоризирует существующий. Суммаризация текста (Text summarization) сокращает текст до его основных идей. Машинный перевод (Machine translation) переводит текст с одного языка на другой. Ни один из этих подходов не решает задачу категоризации отзывов.