Детальная информация

В данной работе изложен подход к разработке и экспериментальному исследованию интеллектуальной системы, предназначенной для автоматизации процессов организации корпоративных мероприятий. Рассмотрены современные методы построения рекомендательных систем, алгоритмы анализа тональных текстов и возможности генеративных языковых моделей. Проведён анализ существующих решений в области персонализированных рекомендаций, систем анализа эмоционального состояния пользователей и интеллектуальных мероприятий. Реализация системы выполнена на языке Python с использованием современных библиотек и микросервисной архитектуры. Проведена подготовка датасетов, выполнено обучение и тестирование рекомендательных и NLP-моделей. В ходе работы выполнено сравнение рекомендательных моделей и разработанной системы по метрикам. Проведена оценка качества модели анализа тональности, нагрузочное тестирование системы и апробация на фокус-группе.

This work presents an approach to the development and experimental study of an intelligent system designed to automate the organization of corporate events. Modern methods for building recommender systems, sentiment analysis algorithms, and the capabilities of generative language models are considered. An analysis of existing solutions in the field of personalized recommendations, systems for analysing users’ emotional states, and intelligent event management tools is carried out. The system was implemented in the Python programming language using modern libraries and a microservice architecture. Datasets were prepared, and recommendation and NLP models were trained and tested. During the study, recommender model and the developed system were compared using evaluation metrics. The quality of the sentiment analysis model, system load testing, and validation on a focus group were also conducted.