РАЗРАБОТКА КЛАССИФИКАЦИОННОГО АЛГОРИТМА ТЕКСТОВОЙ ИНФОРМАЦИИ НА ОСНОВЕ ОБРАЩЕНИЙ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ИНТЕРНЕТ-РЕСУРСОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

  • Сергей Петрович Бобков ФГБОУ ВО «Ивановский государственный химико-технологический университет»
  • Станислав Вадимович Суворов ФГБОУ ВО «Московский политехнический университет»
  • Игорь Алексеевич Фролов ФГБОУ ВО «Московский политехнический университет»
  • Артем Ильич Казадаев ФГБОУ ВО «Московский политехнический университет»
Ключевые слова: нейронные сети, классификация текстов, тональность текста, «мешок» слов

Аннотация

В статье описываются возможности использования интеллектуальных систем для управления потоком сообщений в организации. Рассмотрен метод классификации текстовых обращений пользователей Интернет-ресурсов, базирующийся на анализе как смысловой, так и эмоциональной (тональности текста) составляющих обращений.  Это является основным преимуществом по сравнению с имеющимися методиками классификации текстов. Эмоциональная составляющая определялась по частотным диспропорциям гласных букв в тексте, что позволило с высокой степенью надежности отделять малоинформативные обращения пользователей от реальных технически сложных заявок, и, таким образом, снизить нагрузку на службы технической поддержки Интернет-ресурсов. Для классификации использовалась комбинация нейронных сетей двух типов. На примере предприятия ООО «Лаборатория нейросетевых технологий» авторами работы была произведена апробация описанного метода, подтвердившая его эффективность.

Опубликован
2019-04-01
Выпуск
№ 2(40) (2019)
Раздел
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ЦИФРОВАЯ ЭКОНОМИКА

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)