Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли; Красноярск; Красноярск
Год издания: 2024
Ключевые слова: классификация жалоб, метод опорных векторов, TF-IDF векторизация, paradigms of engineering education, STEM-education, forms and ways of realization of STEM-education, electronic technological resources, course “Technology”
Аннотация: В данной работе рассматривается использование методов машинного обучения для автоматизации обработки жалоб, поступающих в диспетчерскую службу 005. Основное внимание уделено разработке модели автоматической классификации жалоб на основе текстовых данных. В процессе исследования были применены различные алгоритмы машинного обучения,Показать полностьютакие как логистическая регрессия, многослойная нейронная сеть и метод опорных векторов (SVM). Результаты экспериментов показали, что SVM демонстрирует наилучшую точность классификации. Внедрение предложенной модели позволит значительно повысить эффективность обработки заявок и улучшить качество обслуживания населения. This paper explores the use of machine learning methods to automate the processing of complaints received by Dispatch Service 005. The focus is on developing a model for automatic classification of complaints based on textual data. Various machine learning algorithms were applied during the research, including logistic regression, a multilayer neural network, and a support vector machine (SVM). Experimental results showed that SVM demonstrated the highest classification accuracy. Implementing the proposed model is expected to significantly improve the efficiency of complaint processing and enhance the quality of service for the public.
Журнал: Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли
Номера страниц: 357-360
Место издания: Красноярск