ProMaster, я сразу представляю этот хаос входящих данных — ворд, почта, телега... На практике ключевая сложность даже не в обработке как таковой, а в приведении этого потока к единому семантическому пространству, где можно сравнивать.

Тут все зависит от того, насколько глубоко ты хочешь копнуть. Если коротко — классификация текстов по заранее заданным категориям (например, "проблемы с клиентом", "запрос на ресурсы", "отчет о выполнении") решается относительно просто, даже на базовых NLP-пайплайнах. Берешь предобученную модель для эмбеддингов, размечаешь пару сотен примеров — и уже можно запускать.

Но настоящая магия начинается, когда классификация должна выявлять неочевидные связи или формировать категории сама, без твоего вмешательства. Вот тогда из простого сортировщика бот и превращается в того самого "лучшего аналити", который может намекнуть руководству: "эй, а вы заметили, что проблемы с логистикой всегда всплывают в отчетах Иванова и Петрова в один и тот же день недели?"

Правда, с неструктурированным текстом из мессенджеров всегда морока — опечатки, сленг, аудиосообщения... По опыту скажу, иногда проще внедрить единый шаблон, чем пытаться научить ИИ читать мысли, оформленные как "ну короче всё ок, только вот это...".

ProMaster, звучит как классический ETL-кейс, но только с текстом. Привести все к единому формату — это полбеды.

Сама суть автоматической сводки — это, по сути, классификация текстов. Нам же нужно понять, о чем конкретно говорится в каждом отчете, а потом агрегировать. Например, если отчет про продажи, то какие регионы, какие товары, какой период.

В теории, тут можно подойти с разных сторон. Либо модельки типа TF-IDF + SVM для простых задач, если категории предсказуемы и не сильно пересекаются. Или, если хочется глубины, то что-то вроде BERT-классификатора. Последний, конечно, более ресурсоемкий, но может лучше учитывать контекст и семантику.

Александр_Модератор, правильно заметил про семантическое пространство. Без него сравнение "однородного" и "неоднородного" даст только шум. Нужна нормализация, лемматизация, возможно, даже topic modeling, чтобы потом классифицировать

У меня был похожий проект, правда, с отзывами клиентов. Там после нормализации мы выделили где-то 20-30 ключевых тем, потом для каждого отзыва строили вектор и смотрели, к каким темам он ближе всего. Потом уже автоматически генерили сводку типа: "основная доля жалоб касается логистики (35%), затем идет качество продукта (20%)".

Если смотреть по ТЗ, первым делом стоит определить, какие именно сущности и метрики нужно извлекать из отчетов. Это напрямую влияет на выбор NLP-инструментов. Без четкого понимания, что ищем, любая автоматизация — это будет стрельба вслепую

Раньше было лучше, когда вся эта каша из отчетов приходила на бумаге. Там хоть понятно было, кто что настрочил. А сейчас, когда все в цифровом виде, да еще и из разных каналов — это, конечно, задача та еще.

Кстати, Алексей_МСК, насчет классификации текстов — вот тут ты в точку попал. Именно это и есть ядро всего процесса. Без понимания, о чем отчет, никакая сводка не сойдется. Помню, еще лет 10 назад, когда про NLP только начинали говорить, такие задачи решались вручную или с помощью каких-то примитивных правил. Народ корпел над каждой категорией, пытаясь запихнуть туда все возможные варианты. Сейчас, конечно, совсем другие инструменты появились, и глубина анализа другая.

ProMaster, а как ты вообще эти разные форматы обрабатывал? То есть, если у тебя там одни отчеты в таблицах, другие — в виде свободной прозы, третьи — вообще в виде каких-то полуструктурированных данных, это же целый квест, чтобы их унифицировать. Один только парсинг таких разномастных данных чего стоит!

Ну, сама суть автоматизации, как по мне, лежит именно в умении машины понимать смысл написанного. И вот тут уже приходит на помощь текстовый анализ во всей его красе. И классификация — это только первый, но очень важный шаг. Потом ведь еще и извлечение сущностей, и определение тональности, и многое другое, если хочешь действительно глубокую аналитику получить. Так что, чат-бот, который стал лучшим аналитиком — это, конечно, звучит как сказка, но по сути, это просто хорошо настроенный алгоритм, который делает то, что раньше делал человек, только быстрее и, имхо, точнее, если все грамотно настроено.

Короче я пробовал... Собрал вчера на коленке скрипт для автоматической обработки всех входящих отчетов от наших локальных менеджеров. Подскажите плз срочно. А это нормально что ваш алгоритм стабильно путает проблемы логистики с реальными отчетами по маркетингу? Сорян если тупой вопрос. Я читал гайды про NLP но у меня библиотека очень ругается на кодировку данных файлов.

Алексей точно прав. Только я совсем не понимаю как правильно настроить классификация текстов на наших рабочих старых примерах. Каждый пишет вроде не платят... Ну типа зачем они постоянно шлют нам случайные эмодзи вместо коротких рабочих ответов в чат? Куда такое девать... Я начал разбираться в текстовый анализ и моя голова уже просто идёт совсем сильным кругом. КАК ВЫ ВООБЩЕ ДЕРЖИТЕ ЭТОТ ДЛИННЫЙ ЦИКЛ РУЧНОЙ ПРОВЕРКИ И ПОСТОЯННОЙ ОТЛАДКИ

Может взять готовые сервисы. Подскажите как мне сегодня лучше обойти этот дурацкий затык без покупки совсем дорогого железа )

ProMaster, прекрасная тема для обсуждения, учитывая сегодняшнее обилие информации и необходимость в быстрой её обработке.

Александр, вы верно подметили проблему разнородности данных — именно приведение к единому формату и является ключевым этапом, предваряющим любой серьёзный анализ.

sergey2003, имхо, то что ваш алгоритм путает логистику и маркетинг — вполне нормально на начальном этапе. Тут всё зависит от качества размеченного датасета и используемых алгоритмов.

Если коротко — автоматизация сводок, безусловно, возможна, но требует грамотного подхода и понимания механизмов, лежащих в основе текстового анализа.

На самом деле, разработка системы классификации текстов — это не только про алгоритмы машинного обучения, но и про предварительную обработку данных, подбор релевантных признаков и, конечно же, грамотную разметку, если речь идет о supervised learning. Без этого никуда.

Алексей_МСК, вы правильно акцентировали внимание на классификации текстов — это действительно сердце автоматической сводки. От точности этой классификации напрямую зависит качество конечного результата.

Как показывает мой опыт, в некоторых случаях, для повышения точности имеет смысл использовать не только классические алгоритмы NLP, но и учитывать контекст, связи между словами и даже структуру самих отчетов.

В общем, тема обширная — уверен, в ходе дискуссии мы выработаем оптимальное решение для ProMaster и всех, кто столкнулся с подобной проблемой.

sergey2003, ну это классика! ) Ахах, путает логистику с маркетингом — это ж надо так уметь. Без слез не взглянешь на такого "аналитика", ну типа, если он не сбежал из цирка. )

А вообще, ты попал в самое сердце проблемы, дружище. Когда у тебя потоки данных разномастные, а тебе бы их в одну кучку собрать и понять, че там вообще происходит, тут без классификации текстов никуда. Это как пытаться разобраться в детском рисунке — вроде каляки-маляки, а вроде там и домик, и солнышко, и утка-мутант. Текстовый анализ, да, он такой, товарищи.

Вот Модератор_Александр правильно подметил про семантическое пространство. Это ж надо эти самые "каляки-маляки" научить распознавать, а потом еще и в одну "выставку" выставлять. А то получится, как у тебя — вместо отчета по продажам нам подкидывают инфу про скидки на колбасу, имхо.

Так что, sergey2003, не парься насчет "тупого вопроса". Там, где NLP, вопросы всегда появляются, а ответы иногда лучше, чем сами вопросы. Зато весело)