Личный кабинет

Курсовая работаИнформационные технологии

Готовая работа №119749 от пользователя Успенская Ирина

Применение методов машинного обучения для решения задачи классификации обращений.

Name: Применение методов машинного обучения для решения задачи классификации обращений.
Price: 600.00 RUB

600 ₽

Файл с работой можно будет скачать в личном кабинете после покупки

Страниц: 40

Год написания: 2025

Успенская Ирина

Сообщить о нарушении авторских прав

Гарантия безопасной покупки

Уникальность текста выше 50%

Возможность снять с продажи

Не подходит эта работа?

Укажите тему работы или свой e-mail, мы отправим подборку похожих работ

содержание

ВВЕДЕНИЕ 3
Глава 1. Проблема классификации обращений и её решение 5
1.1 Постановка проблемы классификации обращений 5
1.2 Актуальность классификации обращений для взаимодействия с гражданами 5
1.3 Существующие методы классификации обращений жителей 6
1.4 Решение проблемы классификации обращений 7
Глава 2. Применение методов машинного обучения для решения задачи классификации обращений 9
2.1 Современные подходы и технологии в машинном обучении для обработки текстов 9
2.2 Линейная регрессия в классификации обращений жителей 12
2.3 Случайный лес в классификации обращений жителей 12
2.4 Байесовские методы (Бейса) в классификации обращений жителей 12
2.4. Градиентный бустинг в классификации обращений жителей 13
2.5 Формирование и предварительная обработка обучающей выборки 13
2.6 Обучение и сравнительный анализ результатов 15
Глава 3. Применение многослойного персептрона для решения задачи классификации обращений 19
3.1. Многослойный персептрон и его особенности 19
3.2 Обучение персептрона и сравнительный анализ полученных результатов 20
Глава 4. Разработка классификатора для обработки обращений граждан 22
4.1 Алгоритм классификации обращений 22
4.2 Выбор программного обеспечения для реализации классификатора 23
4.3 Тестирование разработанного классификатора 26
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 32

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

ВВЕДЕНИЕ

Современный человек в непрерывном режиме взаимодействует с различным большим объемом информации. Источниками становятся как старые подходы: газеты, книги, так и новые средства коммуникации мессенджеры, интернет-сайты и др. Эта масса текстовой информации содержит такие же неоднородные мнения, новости, комментарии и обращения. Президент Российской Федерации Владимир Путин обратил внимание на значение цифровизации, которая «повышает уровень качества и действенности обратной связи» с гражданами. Из чего можно сделать вывод, что эпоху цифровизации высоко оценивает не только коммерческий сектор, но и органы государственной власти. Согласно опросу Всероссийского центра изучения общественного мнения (ВЦИОМ), наиболее значимыми характеристиками открытости органов власти, по мнению россиян, является отсутствие коррупции (35%), возможность личного контакта с представителями власти (21%), опция онлайн-услуг (20%) и оперативность реагирования властей на запросы (20%). Можно сделать вывод, что эффективная власть – та, которая умеет вовремя ответить жителю, в том числе в онлайн-формате.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

отрывок из работы

1 ПРОБЛЕМА КЛАССИФИКАЦИИ ОБРАЩЕНИЙ И ЕЁ РЕШЕНИЕ

1.1 Постановка проблемы классификации обращений

Классификация документов или текста – это одна из важнейших задач в обработке естественного языка (natural language processing, NLP). У нее есть множество применений, таких как классификация новостей, фильтрация спама, поиск неприемлемых комментариев и т. д.
У больших компаний нет проблем со сбором больших наборов данных, поэтому обучение модели классификации текста с нуля – вполне осуществимая задача. Однако, для большинства реальных задач большие наборы данных — редкость, и для построения своей модели приходится проявлять смекалку.
Проблема классификации обращений – это актуальная задача для многих компаний и организаций, которые получают огромное количество обращений от клиентов, партнеров или сотрудников. Например, это могут быть вопросы, жалобы, предложения или претензии. Часто такие обращения поступают в различной форме – через электронную почту, чаты, социальные сети или телефонные звонки.
Проблема заключается в том, что не всегда удается определить категорию или тип обращения правильно и быстро. В результате это может привести к задержкам в обработке, неправильному направлению обращения или упущению важной информации. В итоге это негативно сказывается на уровне обслуживания клиентов, эффективности работы сотрудников и репутации компании.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Список литературы

[1] https://paperswithcode.com/task/text-classification
[2] https://imerit.net/blog/17-best-text-classification-datasets-for-machine-learning-all-pbm/
[3] https://www.datacamp.com/tutorial/text-classification-python

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Купить и скачать работу

Применение методов машинного обучения для решения задачи классификации обращений.

Почему студенты выбирают наш сервис?

Работаем круглосуточно

24 часа в сутки

7 дней в неделю

Гарантия

Возврат средств в случае проблем с купленной готовой работой

Мы лидеры

LeWork является лидером по количеству опубликованных материалов для студентов

не подошла эта работа?

В нашей базе 78761 курсовых работ – поможем найти подходящую

Ответы на часто задаваемые вопросы

Как оплатить заказ?

Чтобы оплатить заказ на сайте, необходимо сначала пополнить баланс на этой странице - https://lework.net/addbalance

На странице пополнения баланса у вас будет возможность выбрать способ оплаты - банковская карта, электронный кошелек или другой способ.

После пополнения баланса на сайте, необходимо перейти на страницу заказа и завершить покупку, нажав соответствующую кнопку.

Если у вас возникли проблемы при пополнении баланса на сайте или остались вопросы по оплате заказа, напишите нам на support@lework.net. Мы обязательно вам поможем!

Есть ли услуга безопасной покупки, и какой срок гарантии?

Да, покупка готовой работы на сайте происходит через "безопасную сделку". Покупатель и Продавец финансово защищены от недобросовестных пользователей. Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней.

Что означает возможность снять с продажи готовую работу ?

У покупателя есть возможность снять готовую работу с продажи на сайте. Например, если необходимо скрыть страницу с работой от третьих лиц на определенный срок. Тариф можно выбрать на странице готовой работы после покупки.

Как вернуть средства за некачественную работу?

Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней. Если администрация сайта принимает решение о возврате денежных средств, то покупатель получает уведомление в личном кабинете и на электронную почту о возврате. Средства можно потратить на покупку другой готовой работы или вывести с сайта на банковскую карту. Вывод средств можно оформить в личном кабинете, заполнив соответствущую форму.

Как связаться со службой поддержки, если возникли вопросы?

Мы с радостью ответим на ваши вопросы по электронной почте support@lework.net