|
📍 Окружной хакатон Центрального федерального округа 2024 года Разработка чат-бота для детализированного анализа и категоризации обратной связи от студентов после вебинаров.
|
|
Данное решение включает в себя чат-бот для сбора обратной связи от студентов, модель нейронной сети для классификации отзывов по трем составляющим:
- Информативность
- Направленность
- Эмоциональная окраска
Также разработан дашборд для визуального анализа результатов интеллектуального анализа обратной связи.
Посмотрите короткий видеоролик с демонстрацией функционала чат-бота, классификации отзывов и анализа данных в дашборде.
Дашборд имеет понятный пользовательский интерфейс и включает следующие функции:
- Визуализация результатов интеллектуального анализа;
- Гибкая настройка графиков под конкретные запросы пользователей;
- Интерпретация данных для принятия обоснованных решений.
Дашборд реализован на Django.
Бот реализован для мессенджера Telegram на библиотеке python-telegram-bot и оснащен интерфейсом для задания открытых вопросов и сбора ответов студентов.
📌 Инструкцию по запуску Telegram-бота см. в README_BOT.md.
Для классификации отзывов используется предварительно обученная модель CANINE-C, разработанная Google.
Вместо стандартных выходных слоев добавлены кастомные классификаторы, обученные на трех задачах:
- Информативность
- Направленность
- Эмоциональная окраска
📌 Детали обучения нейросети см. в README_NET.md.
- Язык программирования: Python 🐍
- Библиотеки и фреймворки:
- Pytorch — для построения нейросети
- FastAPI — для развертывания сервиса
- python-telegram-bot — для работы с Telegram API
Отдельная благодарность Денису Фурдилову за помощь в реализации backend-части проекта. 🚀