Разработка веб-приложения интеллектуального анализа отзывов клиентов с применением модифицированной модели seq2seq с механизмом внимания
(Стр. 151-161)

Машинное обучение и, в частности, нейронные сети оказывают огромное влияние на бизнес и маркетинг посредством предоставления удобных средств для аналитики и обратной связи с клиентами. В статье предлагается интеллектуальный анализ отзывов клиентов на основе применения модифицированной модели глубокого обучения seq2seq. Так как базовая модель seq2seq обладает существенным недостатком – невозможностью концентрироваться на главных частях входной последовательности, то результаты машинного обучения могут дать неадекватную оценку отзывам клиентов. Указанный недостаток устраняется посредством предложенной в работе модели под названием «механизм внимания». Модель легла в основу разработки веб-приложения, решающего проблему гибкого взаимодействия с клиентами посредством парсинга новых отзывов, их анализа и генерации ответа на отзыв при помощи нейронной сети.

ОБРАЗЕЦ ЦИТИРОВАНИЯ: Будаев Е.С. Разработка веб-приложения интеллектуального анализа отзывов клиентов с применением модифицированной модели seq2seq с механизмом внимания // Computational Nanotechnology. 2024. Т. 11. № 1. С. 151-161. DOI: 10.33693/2313-223X-2024-11-1-151-161. EDN: ELOCZJ

Labintsev A., Khasanshin I., Balashov D. et al. Recognition Punches in Karate Using Acceleration Sensors and Convolution Neural Networks // IEEE Access. 2021. Vol. 9. Pp. 138106-138119. DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3118038.
Dipankar Das, Anup Kumar Kolya, Abhishek Basu, Soham Sarkar. Computational intelligence applications for text and sentiment data analysis. Academic Press, 2023. P. 252. ISBN: 9780323905350. DOI: 10.1016/B978-0-32-390535-0.00007-0.
Gated recurrent unit networks: Efficient neural architecture for sequential data. URL: https://askanydifference.com/gated-recurrent-unit-networks/ (дата обращения: 14.12.2023).
LSTM и GRU. URL: https://habr.com/ru/companies/mvideo/articles/780774/ (дата обращения: 03.12.2023).
NLP с нуля: машинный перевод при помощи seq2seq с механизмом внимания. URL: https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html#loading-data-files (дата обращения: 01.12.2023).
Sansano E., Montoliu R., Belmonte Fernández Ó. A study of deep neural networks for human activity recognition // Computational Intelligence. 2020. No. 36. Pp. 1113–1139. DOI: 10.1111/coin.12318.
Shahriar Akter, Saradhi Motamarri, Umme Hani. et al. Building dynamic service analytics capabilities for the digital marketplace // Journal of Business Research. 2020. Vol. 118. Pp. 177–188. ISSN: 0148-2963. DOI: 10.1016/j.jbusres.2020.06.016.
Введение в Text Mining и предварительная обработка текстовых данных. URL: https://nagornyy.me/it/vvedenie-v-text-mining-i-predvaritelnaia-obrabotka-tekstovykh-dannykh/ (дата обращения: 05.12.2023).
Введение в глубокое обучение: пошаговое руководство. URL: https://pythonist.ru/vvedenie-v-glubokoe-obuchenie-po-shagam/? (дата обращения: 02.12.2023).
Визуализируя нейронный машинный перевод (seq2seq модели с механизмом внимания). URL: https://habr.com/ru/post/486158/ (дата обращения: 03.12.2023).
Как вывести карточку товара в топ на Wildberries. URL: https://ritm-z.ru/blog/Ritm-Z/kak-vyvesti-kartochku-tovara-v-top-na-wildberries/ (дата обращения: 02.12.2023).
Макарова Е.С., Будаев Е.С. Интеллектуальный анализ отзывов клиентов с применением модели seq2seq // Интернаука: электрон. научн. журн. 2022. № 22 (245). URL: https://internauka.org/journal/science/internauka/245 (дата обращения: 14.12.2023). DOI: 10.32743/26870142.2022.22.245.342556.
Маркетплейсы: определение, типы, площадки. URL: https://investprofit.info/marketplace/? (дата обращения: 02.12.2023).
Механизм внимания. URL: https://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Механизм_внимания (дата обращения: 16.12.2023).
Модели глубоких нейронных сетей sequence-to-sequence на PyTorch. URL: https://habr.com/ru/post/567142/ (дата обращения: 17.12.2023).
Рекуррентные блоки GRU. Пример их реализации в задаче сентимент-анализа. URL: https://proproprogs.ru/neural_network/rekurrentnye-bloki-gru-primer-realizacii-v-zadache-sentiment-analiza? (дата обращения: 14.12.2023).

интеллектуальный анализ, маркетинг, модель seq2seq, искусственная нейронная сеть, веб-приложение.