Разработка веб-приложения интеллектуального анализа отзывов клиентов с применением модифицированной модели seq2seq с механизмом внимания
- Авторы: Будаев Е.С.1
-
Учреждения:
- Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
- Выпуск: Том 11, № 1 (2024)
- Страницы: 151-161
- Раздел: ИНФОРМАТИКА И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ
- URL: https://bakhtiniada.ru/2313-223X/article/view/256207
- DOI: https://doi.org/10.33693/2313-223X-2024-11-1-151-161
- ID: 256207
Цитировать
Аннотация
Машинное обучение и, в частности, нейронные сети оказывают огромное влияние на бизнес и маркетинг посредством предоставления удобных средств для аналитики и обратной связи с клиентами. В статье предлагается интеллектуальный анализ отзывов клиентов на основе применения модифицированной модели глубокого обучения seq2seq. Так как базовая модель seq2seq обладает существенным недостатком – невозможностью концентрироваться на главных частях входной последовательности, то результаты машинного обучения могут дать неадекватную оценку отзывам клиентов. Указанный недостаток устраняется посредством предложенной в работе модели под названием «механизм внимания». Модель легла в основу разработки веб-приложения, решающего проблему гибкого взаимодействия с клиентами посредством парсинга новых отзывов, их анализа и генерации ответа на отзыв при помощи нейронной сети.
Ключевые слова
Полный текст
Открыть статью на сайте журналаОб авторах
Евгений Сергеевич Будаев
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
Автор, ответственный за переписку.
Email: esbudaev@fa.ru
ORCID iD: 0000-0002-3718-0282
кандидат технических наук, доцент, доцент, кафедра анализа данных и машинного обучения, факультет информационных технологий и анализа больших данных
Россия, МоскваСписок литературы
- Labintsev A., Khasanshin I., Balashov D. et al. Recognition Punches in Karate Using Acceleration Sensors and Convolution Neural Networks // IEEE Access. 2021. Vol. 9. Pp. 138106-138119. doi: 10.1109/ACCESS.2021.3118038.
- Dipankar Das, Anup Kumar Kolya, Abhishek Basu, Soham Sarkar. Computational intelligence applications for text and sentiment data analysis. Academic Press, 2023. P. 252. ISBN: 9780323905350. doi: 10.1016/B978-0-32-390535-0.00007-0.
- Gated recurrent unit networks: Efficient neural architecture for sequential data. URL: https://askanydifference.com/gated-recurrent-unit-networks/ (дата обращения: 14.12.2023).
- LSTM и GRU. URL: https://habr.com/ru/companies/mvideo/articles/780774/ (дата обращения: 03.12.2023).
- NLP с нуля: машинный перевод при помощи seq2seq с механизмом внимания. URL: https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html#loading-data-files (дата обращения: 01.12.2023).
- Sansano E., Montoliu R., Belmonte Fernández Ó. A study of deep neural networks for human activity recognition // Computational Intelligence. 2020. No. 36. Pp. 1113–1139. doi: 10.1111/coin.12318.
- Shahriar Akter, Saradhi Motamarri, Umme Hani. et al. Building dynamic service analytics capabilities for the digital marketplace // Journal of Business Research. 2020. Vol. 118. Pp. 177–188. ISSN: 0148-2963. doi: 10.1016/j.jbusres.2020.06.016.
- Введение в Text Mining и предварительная обработка текстовых данных. URL: https://nagornyy.me/it/vvedenie-v-text-mining-i-predvaritelnaia-obrabotka-tekstovykh-dannykh/ (дата обращения: 05.12.2023).
- Введение в глубокое обучение: пошаговое руководство. URL: https://pythonist.ru/vvedenie-v-glubokoe-obuchenie-po-shagam/? (дата обращения: 02.12.2023).
- Визуализируя нейронный машинный перевод (seq2seq модели с механизмом внимания). URL: https://habr.com/ru/post/486158/ (дата обращения: 03.12.2023).
- Как вывести карточку товара в топ на Wildberries. URL: https://ritm-z.ru/blog/Ritm-Z/kak-vyvesti-kartochku-tovara-v-top-na-wildberries/ (дата обращения: 02.12.2023).
- Макарова Е.С., Будаев Е.С. Интеллектуальный анализ отзывов клиентов с применением модели seq2seq // Интернаука: электрон. научн. журн. 2022. № 22 (245). URL: https://internauka.org/journal/science/internauka/245 (дата обращения: 14.12.2023). doi: 10.32743/26870142.2022.22.245.342556.
- Маркетплейсы: определение, типы, площадки. URL: https://investprofit.info/marketplace/? (дата обращения: 02.12.2023).
- Механизм внимания. URL: https://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Механизм_внимания (дата обращения: 16.12.2023).
- Модели глубоких нейронных сетей sequence-to-sequence на PyTorch. URL: https://habr.com/ru/post/567142/ (дата обращения: 17.12.2023).
- Рекуррентные блоки GRU. Пример их реализации в задаче сентимент-анализа. URL: https://proproprogs.ru/neural_network/rekurrentnye-bloki-gru-primer-realizacii-v-zadache-sentiment-analiza? (дата обращения: 14.12.2023).
Дополнительные файлы
