Бизнес - контекст: много компаний с большим количеством необработанных текстовых отзывов.

Проблема: текстовый отзыв нужно перевести в цифровой рейтинг.

Рынок: компании с возможностью оставления отзыва об их услугах.

ML - задача: задача классификации текста.

Данные: размеченные англоязычные комментарии с kaggle.

Модели: BERT, RoBERTa, CHAT-GPT, TF-IDF, Count-Vectorizer, GBDT, RF, LR.

Метрики: Precision, Recall, F1-score, MAE.

Интерпретация результатов: маппинг оценок от 1 до 5 в грейды (VB, B, M, G, E).

Проблемы и ограничения: отсутствие размеченных данных на русском языке. Бесплатная версия гитлаба. Ограниченный формат CHAT-GPT.

Результаты: MVP продукта. Наилучшие метрики: MAE = 0.136, Prec = 0.98, Recall = 0.97, F1 = 0.975.

Полезные ссылки:&nbsp; https://ods.ai/hubs/ai-talent https://docs.google.com/presentation/d/1hBvCWBjF4M8GvJebry32rbRnWplJZIDCJfSBlllVCZM/edit#slide=id.g25634c8c239_0_19

Идея проекта: предсказывать оценку компании, основываясь на отзывах, оставленных клиентами.

Semantic CorpRateactive, Founded 10 months ago

Semantic CorpRate
active,
Founded 10 months ago