Создание математической модели классификации встреч для корпоративного календаря на основе неструктурированных данных

В современной системе управления в рамках тайм-менеджмента начинает активно внедряться автоматизация планирования событий и согласования встреч. Автором данной работы достигается цель создания алгоритма классификации встреч из корпоративного календаря сотрудников крупной компании путем анализа неструктурированных данных, а также других признаков. В процессе работы были изучены и реализованы методы обработки текстовой информации, такие как токенизация, нормализация и векторизация, методы извлечения признаков из текстовой информации и ее обогащения при помощи распознавания именованных сущностей, латентно-семантического анализа и латентного размещения Дирихле, был изучен, адаптирован для русского языка и реализован метод обогащения текстов контекстной информацией при помощи контекстных поисковых фраз, также изучены и применены такие модели классификации как наивный Байесовский классификатор, метод опорных векторов и случайный лес. В результате была построена модель классификации встреч для корпоративного календаря. Она была успешно внедрена в приложение корпоративного календаря компании, где применяется для увеличения эффективности работы сотрудников, как один из инструментов тайм-менеджмента.