Привет! Я хочу рассказать вам о том, как я разрабатывал своего антиспам-бота для Telegram. Когда я только начал работать над проектом, я не представлял, насколько сложной может быть задача фильтрации спама. Спамеры используют всё более хитрые методы, чтобы обходить простые фильтры. Сначала я думал, что смогу обойтись стандартными решениями, вроде удаления сообщений по ключевым словам, но быстро понял, что это неэффективно. Тогда я решил пойти по пути машинного обучения, и это привело меня к трансформерам и BERT.
Первые шаги: сбор и фильтрация данных
Сначала я занимался парсингом открытых чатов Telegram. Использовал специальные скрипты, которые собирали огромные объемы сообщений, включая как спам, так и обычные тексты. Казалось бы, задача решена: теперь осталось только обучить модель на собранных данных. Но оказалось, что не все так просто. Множество сообщений, которые мне попадались, не всегда можно было чётко классифицировать как спам или нет. Некоторые сообщения казались подозрительными, но не были спамом, другие — наоборот. Поэтому мне пришлось вручную фильтровать данные, каждое сообщение по отдельности. Этот процесс был трудоёмким, и после долгих часов ручной работы стало понятно, что нужен другой подход.
Я решил создать бота, в которого можно было пересылать сообщения с пометкой "спам", и таким образом отбирать примеры для обучения модели. Это позволило значительно снизить количество ошибок в данных и ускорить процесс фильтрации. Старые же данные я продолжал очищать вручную, чтобы исключить ложные примеры. Позже, чтобы улучшить качество модели, я добавил немного данных из открытых датасетов, что помогло расширить её понимание различных типов сообщений.
Выбор модели: от LSTM к BERT
Первоначально я начал работать с рекуррентными нейронными сетями (LSTM), но они быстро показали свои ограничения. LSTM не справлялись с задачей, потому что спамеры часто используют методы изменения текста, например, замену букв цифрами или использование символов из других языков. Рекуррентные сети не могли эффективно анализировать такие изменения в контексте текста. После ряда экспериментов я пришел к решению использовать трансформеры, в частности BERT. Эта модель оказалась куда более мощной и гибкой, особенно с учетом её русскоязычных предобученных версий.
Трансформеры позволили мне более точно и глубоко анализировать тексты, учитывая контекст и сложные изменения в сообщениях. Одним из главных преимуществ BERT оказалось то, что он отлично справляется с обработкой длинных текстов и может учитывать взаимосвязь между словами в предложении. Это критически важно для задачи классификации спама, где отдельные слова могут быть невинными, но в контексте предложения формировать спам-сообщение.
Технические сложности и решение с GPU
Как только я перешел на трансформеры, возникли новые проблемы. Обучение таких моделей требует больших вычислительных ресурсов, особенно когда работаешь с большими объемами данных. Первое время я арендовал серверы с GPU, но это оказалось слишком дорого. Тогда я решил приобрести собственный графический ускоритель, что позволило мне значительно снизить затраты и ускорить обучение. Каждая модель обучалась около 16 часов, и в итоге было создано около 50 версий. С каждым новым обучением модель становилась всё точнее и эффективнее.
Оценка эффективности: метрики и мониторинг
Чтобы убедиться, что модель работает корректно, я использую несколько ключевых метрик: Accuracy, Loss, F1-score, Recall и Precision. Все эти показатели помогают понять, насколько точно модель классифицирует спам-сообщения и как хорошо она справляется с задачей. В среднем, показатели F1, Recall и Precision достигают уровня выше 0.9, что говорит о высокой точности работы модели. Я также тестирую модель на новых данных, которые не были включены в исходный датасет, чтобы убедиться, что она справляется с задачами, которые не были заранее учтены.
Мониторинг показал, что с каждым новым циклом обучения модель становилась всё лучше, и теперь она может эффективно фильтровать спам в реальном времени. За всё время использования бота пользователи практически не обращались в техподдержку. Было лишь несколько обращений по поводу багов, ложных срабатываний и помощи с добавлением бота в группы, все проблемы были быстро решены.
Я планирую развивать @RuModeratorAI_Bot дальше. Один из ближайших шагов — улучшение способности модели работать с английским языком и добавление поддержки других языков. Спам существует не только в русскоязычном сегменте, и чтобы бот был полезен для международных групп, мне нужно расширить языковые возможности модели.
Надеюсь, мой опыт будет полезен другим разработчикам, которые сталкиваются с задачей автоматической модерации. Если вам нужен эффективный антиспам для вашего чата, попробуйте моего бота @RuModeratorAI_Bot — он уже готов помочь вам в борьбе с навязчивыми спамерами!
