Метод аналізу тональності відгуків клієнтів на основі гібридних моделей класифікації для автоматизації зворотного зв’язку в управлінні ІТ-проєктами
Measuring and Computing Devices in Technological Processes, № 3, с. 487-496
Стислий огляд дослідження
Для класифікації відгуків клієнтів метод поєднує ймовірнісні оцінки SVM із нейронною мережею та ознаками пар слів. На збалансованому наборі даних точність становила 89,0% для гібридної моделі, 88,9% для нейронної мережі та 86,2% для SVM. Виміряний приріст порівняно з окремою нейронною мережею був невеликим.
Бібліографічне посилання
Формат цитування для вашого видання чи організації звірте із записом у видавця.
Bohdan Zahurskyi, Eduard Manziuk, Tetiana Skrypnyk, Pavlo Radiuk. "Метод аналізу тональності відгуків клієнтів на основі гібридних моделей класифікації для автоматизації зворотного зв’язку в управлінні ІТ-проєктами". Measuring and Computing Devices in Technological Processes, No. 3, pp. 487-496, 2026. https://doi.org/10.31891/2219-9365-2026-87-56
Перевірте метод на вашій задачі.
Опишіть рішення, яке має підтримувати ваша система, та дані, з якими вона працює. Оцінимо придатність методу, визначимо обсяг прототипу й погодимо, як перевірити якість, час відповіді та вартість його роботи.