Автоматизированная система анализа отзывов на основе искусственного интеллекта

Умный город и безопасность

Акционерное общество «Газпромбанк»

Проблема и актуальность

В наше время существует большое количество фирм-конкурентов практически во всех отраслях бизнеса. Чтобы быть успешным, руководителям необходимо слышать своих клиентов и ставить задачи в соответствии с их нуждами. Сейчас обратная связь собирается в основном на сайтах и специализированных форумах.
Большое количество информации, содержащееся в этом массиве данных, возможно обработать только с помощью машинного обучения.
Важной задачей является создание модели машинного обучения, которая была бы способна анализировать и категоризировать данные отзывов с различных источников.

Гипотезы

Наша система автоматизированного анализа отзывов поможет находить в короткие сроки и исправлять проблемные места в бизнес-компаниях. Агрегированная информация на сайте предоставляет ёмкую выдержку ключевых аспектов, волнующих пользователей.

Цель

Нашей конечной целью является создание и тренировка модели машинного обучения для анализа и категоризации отзывов о бизнес-компаниях.

Решение и результаты

Для достижения нашей цели мы собрали массив данных, провели их предобработку и анализ, создали и обучили несколько моделей машинного обучения. Чтобы представление результатов было удобно для пользователя, мы разработали веб-сервис с интуитивно понятным интерфейсом.