Детальная информация
Название | Разработка алгоритма автоматической оценки качества работы специалистов клиентской службы на основе больших языковых моделей: выпускная квалификационная работа магистра: направление 09.04.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.04.04_02 «Основы анализа и разработки приложений с большими объемами распределенных данных» |
---|---|
Авторы | Веденеева Екатерина Дмитриевна |
Научный руководитель | Малеев Олег Геннадьевич |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности |
Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2025 |
Коллекция | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
Тематика | большая языковая модель ; глубокое обучение ; обработка естественного языка ; автоматическая оценка ; клиентская служба ; large language model ; deep learning ; natural language processing ; automated assessment ; customer service |
Тип документа | Выпускная квалификационная работа магистра |
Тип файла | |
Язык | Русский |
Уровень высшего образования | Магистратура |
Код специальности ФГОС | 09.04.04 |
Группа специальностей ФГОС | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2025/vr/vr25-1982 |
Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать) |
Дополнительно | Новинка |
Ключ записи | ru\spstu\vkr\35491 |
Дата создания записи | 14.07.2025 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа | Анонимные пользователи |
---|---|
Сеть | Интернет |
Целью работы является создание алгоритма на основе большой языковой модели, позволяющего автоматически оценивать качество работы специалистов клиентской службы путем анализа их текстовых коммуникаций с клиентами. В ходе работы были проанализированы существующие подходы к оценке специалистов клиентской службы и методы автоматического анализа текстов на естественном языке, рассмотрены подходы к адаптации большой языковой модели под конкретную задачу, проведено сравнение существующих больших языковых моделей, использующихся для решения задачи анализа русскоязычных текстов, и выполнено дообучение выбранной базовой модели. Результатом работы является алгоритм автоматической оценки качества работы специалистов клиентской службы, основанный на дообученной большой языковой модели, и прототип системы контроля качества, созданный на его основе. Разработанный алгоритм позволяет стандартизировать оценку специалистов и эффективнее использовать ресурсы компании за счет минимизации ручного труда.
The goal of this work is to develop an algorithm based on a large language model to automatically evaluate the performance quality of customer service specialists by analyzing their text-based communications with customers. During the work, existing approaches to evaluating customer service specialists and methods for the automatic analysis of natural language texts were analyzed, approaches to adapting a large language model for the specific task were considered, a comparison of existing large language models used for analyzing Russian-language texts was conducted; and fine-tuning of the selected base model was performed. The result of the work is an algorithm for the automatic evaluation of customer service specialist performance quality, based on a fine-tuned large language model, and a prototype of a quality control system built upon it. The developed algorithm enables the standardization of specialist evaluations and more efficient use of company resources by minimizing manual labor.
Место доступа | Группа пользователей | Действие |
---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0