РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ КЛАССИФИКАЦИИ ОБРАЩЕНИЙ АБОНЕНТОВ В КОЛЛ-ЦЕНТР ГК «ОРИОН ТЕЛЕКОМ» : доклад, тезисы доклада | Научно-инновационный портал СФУ

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ КЛАССИФИКАЦИИ ОБРАЩЕНИЙ АБОНЕНТОВ В КОЛЛ-ЦЕНТР ГК «ОРИОН ТЕЛЕКОМ» : доклад, тезисы доклада

Перевод названия: DEVELOPMENT OF A CLASSIFICATION SYSTEM FOR SUBSCRIBER APPEALS TO THE CALL CENTER OF «ORION TELECOM» COMPANY GROUP

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: Системы управления, информационные технологии и математическое моделирование; Омск; Омск

Год издания: 2022

Идентификатор DOI: 10.25206/978-5-8149-3487-1-2022-1-152-158

Ключевые слова: text classification, natural language processing, telecommunication services, классификация текстов, обработка естественного языка, телекоммуникационные услуги

Аннотация: Классификация обращений абонентов - актуальная проблема современного клиентоориентированного бизнеса, в частности телекоммуникационных компаний. В данной работе проведено сравнение существующих систем транскрибации русскоязычной речи и описана разработка системы автоматической классификации телефонных звонков, поступающих в колл-центр Группы Компаний «Орион Телеком». Для транскрибации аудио использовалась система Yandex.Speech Kit. Точность классификации итоговой модели составила 84% на тестовой выборке Classification of subscribers' requests is an urgent problem of modern client-oriented business, in particular, telecommunications companies. In this paper, a comparison of the existing systems for the transcription of Russian speech is carried out and the development of a system for automatically classifying telephone calls received by the call center of the Orion Telecom Group of Companies is described. The Yandex.Speech Kit system was used for audio transcription. The classification accuracy of the final model was 84% on the test set

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Системы управления, информационные технологии и математическое моделирование

Номера страниц: 152-158

Место издания: Омск

Издатель: Омский государственный технический университет

Персоны

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.