Валидация задач по категориям Good/Agood/Bad

Продукт предназначен для классификации задач на Good/Agood/Bad, а также определения группы задачи.

1. Валидация задач на три группы (столбец "Good/Agood/Bad")

- good (хорошие)
- bad (пложие) 
- agood (скорее хорошие)

2. Определение группы задачи (столбец "Group")

- Multiplication and division
- Addition and subtraction
- Fractions
- Mixed operations
- Measurements
- Figures
- Number
- Modelling
- Geometry
- Time
- Comparison
- Estimation
- Logic
- Series and pattern
- Graph
- Probability
- Money
- Other

Установка зависимостей и запуск проекта

Для работы проекта необходимо установить следующие зависимости:
pip install spacy
pip install pandas
pip install jupyter
pip install anaconda
pip install sklearn
spacy download en_core_web_sm

Загрузить файл обученной модели и добавить его в раздел "training_models" проекта 
https://drive.google.com/drive/folders/1bh_TLIvu9ot-97Bg--tcWemx4hixaV8w
(размер файла модели более 400 Мб и github не поддерживает загрузку файлов более 100 Мб)

Быстрый старт

1. Запустите Jupyter Notebook
   •  выполните команду в терминале: jupyter notebook
2. В поле url добавьте ссылку на файл с задачами в docs.google.com
3. Запустите выполнение модуля token.classification_data_set(url)
4. После окончания работы модуля итоговый файл можно найти в директории проекта: Data