Разделы

Интернет E-commerce Веб-сервисы

В МАИ разрабатывают сервис для оценки качества услуг с помощью ИИ

В Московском авиационном институте разрабатывают многокритериальную рекомендательную систему, которая позволит пользователям со всей России легко и быстро находить организации с самым высоким качеством сервиса и услуг. Система использует искусственный интеллект для анализа отзывов и оценок, оставленных в интернете. Об этом CNews сообщили представители МАИ.

«Моя цель – создание системы, способной формировать персонализированные ответы на запросы различных услуг в одном интерфейсе. Таким образом пользователь может найти, например, шиномонтаж, салон красоты, бильярдный клуб или пиццерию. Для этого ему нужно всего лишь зайти в программу, указать свой город и составить запрос так, как он говорил бы другому человеку», – сказал разработчик системы, старший преподаватель и ведущий инженер кафедры 304 «Вычислительные машины, системы и сети» МАИ Илья Ведьманов.

Для формирования комплексной оценки система анализирует отзывы по качеству и количеству. Иными словами, она выясняет, сколько людей остались довольны или недовольны, а также почему они дали именно ту или иную оценку – например, из-за скорости доставки или вежливости специалиста. Для этого используются методы теории принятия решений – набор специальных алгоритмов, которые помогают распределить данные по трем основным группам уровня удовлетворенности.

«Мы обнаружили, что пользователи неохотно ставят низкие оценки, часто смещаясь к 3, 4 и 5 баллам, что искажает общую картину, – сказал Илья Ведьманов. – В связи с этим мы используем трехступенчатую классификацию отзывов: негативный, нейтральный и позитивный. Это позволяет более точно определить общий уровень оценки заведения».

Пока в качестве исходных данных в системе используются обезличенные открытые отзывы с «Яндекс.Карт», из которых удалены все личные данные. В перспективе планируется объединять отзывы из различных источников и сервисов. Учитывая, что системы оценок могут сильно различаться, а иногда возможность поставить оценку отсутствует вовсе, ключевым становится анализ содержания написанного. Именно поэтому, как отмечает разработчик, первоочередной задачей является дальнейшая доработка системы искусственного интеллекта, способной быстро и автоматически делать выводы о тональности и сути текста. А уже после этого команда займётся разработкой и интеграцией надёжных методов выявления подлинных отзывов, исключающих фейковые или недостоверные данные.

Почему удаленный доступ стал главной уязвимостью медицинской инфраструктуры
Почему удаленный доступ стал главной уязвимостью медицинской инфраструктуры Импортонезависимость

Полноценных аналогов разрабатываемой системы на данный момент не существует.

«Мы не копируем и не дублируем уже широко используемые решения, а стремимся предложить качественно новый подход к агрегации и анализу информации, обладающий высокой научной новизной», – сказал Илья Ведьманов.