title: Service for Business Analytics of Textual User Feedback Based on Machine Learning
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Аникеев Игнат Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Anikeev Ignat Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Земеров Антон Дмитриевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Zemerov Anton Dmitrievic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Левшун Дмитрий Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Levsun Dmitrij Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:51:24Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:51:24Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 110018
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/46916
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В этой магистерской диссертации был разработан сервис бизнес-аналитики для текстовых отзывов для VK Predict. Сервис состоит из пяти основных модулей: пользовательский интерфейс с использованием чат-бота Telegram, хранение данных, основанное на SQLite3, анализ сентимента на основе нейронной сети BERT, кластеризация текстов с использованием UMAP и HDBSCAN, улучшенная с помощью больших языковых моделей (LLMs), и аналитический модуль для визуализации. Модель анализа сентимента достигла F1-score 0.80 с использованием подхода на основе BERT. Для кластеризации текстов индекс согласованности (ARI) был улучшен с 0.25 до 0.35 по сравнению с базовой моделью. Кроме того, потенциальная ежемесячная прибыль от внедрения оценивается в размере 4.5 миллионов рублей с использованием подписочной модели оплаты. Данное исследование демонстрирует потенциал сочетания современных методов машинного обучения с удобными интерфейсами и продвинутыми языковыми моделями для создания сервиса бизнес-аналитики текстовых отзывов, обеспечивая доступность и интерпретируемость для широкого круга специалистов.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this master's thesis, a business analytics service for text reviews for VK Predict was developed. The service consists of five main modules: a user interface via a Telegram chatbot, data storage using SQLite3, sentiment analysis with a BERT-based deep neural network, text clustering using UMAP and HDBSCAN enhanced by Large Language Models (LLMs), and an analytics module for visualization. The sentiment analysis model achieved an F1 score of 0.80 with a BERT-based approach. For text clustering, the Adjusted Rand Index (ARI) was improved from 0.25 to 0.35 compared to the baseline using state-of-the-art embedding models such as e5-base. Furthermore, the potential monthly profit was calculated to be up to 4.5 million rubles using a subscription-based approach. This research demonstrates the potential of combining modern machine learning techniques with userfriendly interfaces and advanced language models to create a robust service for business analytics of textual user feedback, ensuring accessibility and interpretability for non-technical users.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Бизнес-аналитика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Текстовые отзывы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Анализ тональности текста
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: BERT
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Кластеризация текстов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Большие языковые модели
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Визуа-лизация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ВК
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Business Analytics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Text Reviews
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Sentiment Analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: BERT
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Text Clustering
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Large Language Models
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: LLM
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Visualization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Machine Learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: VK
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Service for Business Analytics of Textual User Feedback Based on Machine Learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Сервис бизнес-аналитики текстовых отзывов пользователей на основе машинного обучения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_final.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46916/2/VKR_final.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 4,45 MB
resources.filename: reviewSV_LevsunDS_otzyv_naucnogo_rukovoditela.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46916/3/reviewSV_LevsunDS_otzyv_naucnogo_rukovoditela.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 220,41 kB