Details

Title: Исследование и разработка интеллектуального бота-помощника для организации поддержки сотрудников: выпускная квалификационная работа магистра: направление 09.04.03 «Прикладная информатика» ; образовательная программа 09.04.03_04 «Прикладная информатика в области информационных ресурсов»
Creators: Панкратова Евгения Сергеевна
Scientific adviser: Пак Вадим Геннадьевич
Other creators: Пархоменко Владимир Андреевич
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2020
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: машинное обучение; классификация; векторизация; обработка текстовых данных; бот; поддержка сотрудников; machine learning; classification; vectorization; text data processing; bot; employees support
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Master
Speciality code (FGOS): 09.04.03
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-1049
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: ru\spstu\vkr\8227

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Данная работа посвящена исследованию и разработке помощника, с помощью которого будет осуществляться поддержка сотрудников. Задачи, которые решались в ходе выполнения работы: 1. Анализ предметной области. 2. Исследование методов обработки, алгоритмов классификации и методов векторизации текстовых данных, разработка алгоритма обработки данных и обучение модели классификации. 3. Проектирование архитектуры приложения и его разработка. 4. Проведение тестирования и апробации полученных результатов. Работа проведена на базе ООО «Мединдекс», где собиралась значительная часть данных: сообщения сотрудников из системы работы с заявками. Были проведены эксперименты с различными комбинациями методов векторизации и алгоритмов машинного обучения для решения задачи классификации. В результате исследования был разработан алгоритм обработки текстовых данных и была выбрана обученная модель классификации, показавшая наилучшее качество. Была спроектирована архитектура приложения и всех его обязательных компонент. В результате был разработан бот-помощник, который оказывает первый уровень поддержки за счет внедрения механизма автоматического поиска ответа на вопрос.

This work is devoted to the research and development of an assistant, with the help of which staff will be supported. The work set the following tasks: 1. Analysis of the subject area. 2. The study of text data processing methods, classification algorithms and vectorization methods, the development of a data processing algorithm and training classification model. 3. Designing the architecture of the application and its development. 4. Testing and approbation of the results. The work was fulfilled on the premises of LLC Medindex, which included collection of data, i.e. employees’ messages from the ticket system. Experiments were conducted with various combinations of vectorization methods and machine learning algorithms to solve the classification problem. As a result of the research, an algorithm for processing text data was developed and a trained classification model which showed the best quality was selected. The architecture of the application and all of its required components was designed. As a result of this work, a bot assistant that provides the first level of support through the introduction of an automatic search mechanism for answering a question was developed.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 26
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics