Применение NLP-моделей для извлечения ценовой информации из неструктурированных диалогов

Цель. В данной статье рассмотрены теоретические и практические аспекты применения моделей обработки естественного языка (NLP) в бизнес-процессах организаций различного масштаба. Целью исследования является систематизация и анализ основных направлений применения NLP-моделей в современном бизнесе, а также разработка практических рекомендаций по их эффективному внедрению. Модель. Исследование опирается на работы зарубежных авторов, концептуально изучавших применение NLP-моделей применительно к различным бизнес-процессам. Методология исследования основана на системном анализе научных публикаций и отраслевых отчетов, сравнительном анализе технологических решений и структурно-функциональном подходе к систематизации областей применения NLP. Выводы. Проведен анализ основных задач, решаемых с помощью NLP-моделей в бизнесе, среди которых отмечены генерация текстового контента, классификация текстов, автоматизация клиентской поддержки, саммаризация информации, машинный перевод и персонализация маркетингового взаимодействия. Исследован технологический пайплайн создания и обучения NLP-моделей с детальным рассмотрением процессов токенизации, векторного представления данных и применения механизма внимания. Проведен эксперимент по применению NLP-моделей для решения бизнес-задачи извлечения ценовой информации из неструктурированных диалогов, который показал значительное превосходство языковых моделей (точность 75%) над традиционными подходами. Показан пример пошаговой интеграции трех методов обработки русскоязычных текстов с увеличением точности с 22,4 до 75% при идентификации финансовых параметров сделок». Результаты исследования демонстрируют высокий потенциал NLP-технологий для оптимизации бизнес-процессов. Выявлено, что, несмотря на растущий интерес к данным технологиям, их полноценное внедрение в бизнес-процессы отечественных компаний остается ограниченным. Практическое значение. Сформулированы практические рекомендации по стратегическому подходу к внедрению NLP-технологий, включающие поэтапную интеграцию с измеримыми результатами, фокус на решении конкретных бизнес-задач и необходимость инвестиций в обучение персонала. Показан пример применения модели для решения задачи по извлечению информации из корпусов текста на русском языке. Социальные последствия. Широкое внедрение NLP-технологий в бизнесе ведет к значительным изменениям в структуре занятости, требуя переквалификации специалистов и создания новых компетенций на рынке труда. Оригинальность/ценность. Исследование представляет ценность для руководителей бизнеса, ИТ-специалистов и специалистов по цифровой трансформации, предложен комплексный анализ возможностей применения NLP-технологий в различных отраслях экономики. Новизна работы заключается в систематизации направлений применения NLP-моделей в бизнесе с учетом российской специфики и текущих рыночных тенденций.