Разработка системы классификации диалогов для скоринговых систем банков

В данной работе рассматривается применение техник обработки естественного языка, в частности систем классификации диалогов в банковской сфере для дальнейшего объединения с классическими скоринговыми картами. В обзоре рассмотрены существующие методы обработки естественного языка, основные языковые модели для задач классификации текста, а также текущие разработанные модели, показывающие лучший результат на открытых наборах данных. Цель работы – улучшить качество скоринговых карт CRM моделей за счет блендинга моделей обработки естественного языка и табличных скоринговых карт. Во время исследования были выявлены преимущества и недостатки как отдельных методов и моделей, так и текущих лучших решений в рамках данной задачи. По итогу исследования предложена новая архитектура модели для обработки диалоговых данных, основанная на трансформерах, LSTM и сверточных нейронных сетях. В результате апробации моделей предлагаемое решение показало лучший результат на банковском наборе данных и немного уступает по качеству одной из лучших моделей на открытом наборе данных. Разработанная модель позволила сделать некоторые выводы о поведении клиентов, которые представлены в заключительной главе. Объём отчёта по выпускной квалификационной работе, составляет – 49 страниц. Количество таблиц в работе – 4, иллюстраций – 22, использованных источников – 47.