promobot-reports

Решение кейса от ООО «Промобот» на международном хакатоне «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект» в Москве 23-26 ноября 2023 года

Сборка и запуск проекта

Перед сборкой и запуском необходимо создать .env.production в корне, a также .env в папках backend и frontend. Во всех этих папках есть .env.example.

docker compose --env-file .env.production up -d --build

Решение

Для решения задачи классификации темы (1 из 195) и группы тем (1 из 26) неофициальных сообщений граждан касательно проблем используется пайплан из контекстуальных моделей обработки естественного языка:

1. Модель классифицирует группу тем обращений
2. На основании полученного класса группы тем выбирается одна из моделей классификации темы обращения, которая и выдаёт класс темы Дополнительно была реализована детекция сообщений, не являющихся обращениями, а также система формирования правил определения исполнителя для направления обращения на основании выделяемых из сообщения адреса и получаемых от классификатора тем

Ресурсы

Минимальные

• 3 ГБ ОЗУ
• 10 ГБ ПЗУ
• 1 ядро ЦПУ

Рекомендуемые

• 4 ГБ ОЗУ
• 20 ГБ ПЗУ
• 2 ядра ЦПУ

Технологии

• отечественная модель обработки естественного языка RuBERT
• комплекс библиотек для обработки естественного языка Natasha
• веб-фреймворки FastAPI и Svelte
• контейнеризатор приложений Docker