Методика решения задач классификации обращений/запросов граждан на "горячую линию" Президента РФ

Применение нейронных сетей для классификации текстовых данных является важной сферой цифровой трансформации социально-экономических систем. Статья посвящена описанию методики классификации обращений граждан. Предлагаемая методика включает использование сверточной нейронной сети. Описаны этапы обработки обращений граждан в количестве 7000 обращений. С целью сокращения размерности задачи применены методы фильтрации, удаления стоп-слов. Полученный набор данных позволяет выбрать лучший классификатор по показателям точности, специфичности, чувствительности. Использованы обучающая и тестовая выборки, а также кросс-валидация. В статье показана эффективность использования данного метода для распределения запросов по 15 темам обращений граждан на «горячую линию» Президента РФ. Автоматизация классификации поступивших обращений по темам позволяет быстро их обработать для дальнейшей проработки соответствующих ведомств. Целью исследования является автоматизация распределения обращений граждан на горячую линию Президента по категориям на основе использования современных методов машинного обучения. Материалы и методы. Разработка программного обеспечения, автоматизирующего процесс распределения граждан по категориям, осуществляется с использованием сверточных нейронных сетей, написанных на языке программирования Python. Результаты. С помощью подготовленного набора данных предварительно обученная модель NL BERT и sciBERT была обучена методом глубокого обучения. Модель показывает точность 86 % в оценках показателей качества. Заключение. В ходе исследования с помощью подготовленного набора данных была обучена методом использования сверточной нейронной предобученная модель. Даже при несовпадении прогноза с реальной категорией модель дает незначительную ошибку, правильно определяет категорию обращения. Полученные результаты могут быть рекомендованы для практического применения авторами научных публикаций, научными учреждениями, редакторами и рецензентами издательств.