Дослідження методів класифікації текстових повідомлень в діалогах

Abstract

Об’єктом дослідження є текстові повідомлення у діалогах та методи їх автоматизованої класифікації. Метою дослідження є аналіз продуктивності та точності різних методів класифікації текстових повідомлень у діалогах. Зокрема, порівнюються статистичні підходи, моделі на основі трансформерів (зокрема BERT), Сховані Марковські Моделі (HMM), модифікована версія алгоритму UFTR (Unified Framework for Ticket Routing), мультимодальний підхід із урахуванням медіа-даних, що супроводжують текст, а також наївний байєсівський підхід. Основними методами дослідження були аналіз архітектур обробки природної мови та експериментальне порівнян ня отриманих результатів за допомогою стандартних метрик (точність, повнота, F1-міра). З метою підвищення ефективності класифікації для кожного підходу підбиралися індивідуальні параметри, аби знайти оптимальні значення.