Розробка AI-системи класифікації, маршрутизації та автоматичного опрацювання звернень клієнтів у месенджерах

Abstract

Об’єкт дослідження – процес автоматизованої класифікації та маршрутизації клієнтських звернень у месенджерах. Предмет дослідження – методи обробки природної мови та алгоритми машинного навчання для класифікації неформальних текстів у системах клієнтської підтримки. Мета роботи – проєктування та реалізація AI-системи автоматичної класифікації, пріоритезації та маршрутизації звернень клієнтів, що надходять через месенджери. Методи дослідження – методи обробки природної мови, векторне представлення текстів, багатокласова класифікація, трансформерні архітектури, порівняльний аналіз методів машинного навчання. Проведено аналіз особливостей неформального тексту в месенджерах та типології клієнтських звернень. Розглянуто методи попередньої обробки тексту, векторизації та класифікації – від TF-IDF і Word2Vec до BERT і DistilBERT. Спроєктовано модульну архітектуру системи, що включає пайплайн NLP-обробки, класифікатор на основі DistilBERT, модуль пріоритезації та маршрутизації і систему автоматичного опрацювання типових звернень. Обґрунтовано вибір DistilBERT як основної моделі класифікації та TF-IDF з логістичною регресією як резервного підходу.