Details

В данной работе разрабатывается веб-приложение службы поддержки для автоматической классификации запросов на административные услуги университета с использованием методов машинного обучения и обработки естественного языка. Система анализирует текст заявки, определяет категорию (Учетная запись, Администрирование, Финансы, Общие, Технические), назначает приоритет (Низкий, средний, Высокий) и направляет заявку в соответствующую очередь (ИТ, Финансы, Приемная комиссия, Общие). Классификационная модель построена на основе TF-IDF и логистической регрессии, что обеспечивает точность 99,8% и макро-оценку F1, равную 0,998. Система сокращает время ручной обработки заявок и повышает эффективность службы технической поддержки.

This work develops a Helpdesk web application for automatic classification of university administrative service requests using machine learning and natural language processing methods. The system analyzes ticket text, determines the category (Account, Administration, Financy, General, Technical), assigns priority (Low, Medium, High), and routes the ticket to the appropriate queue (IT, Finance, Admissions, General). The classification model is built on TF-IDF and Logistic Regression, achieving 99.8% accuracy and a macro F1-score of 0.998. The system reduces manual ticket processing and improves helpdesk efficiency.