Да, действительно можно использовать векторы слов, но в целом они не дадут представление о смысле предложения. Даже если мы сможем добиться смыслового вектора всего запроса, проблема останется в том, что запросы по одному классу могут быть разные. И нейронная сеть учится обобщать. Это главное преимущество нейросетей - из тех примеров, что мы подаем на обучении, сеть находит главные признаки. И когда мы внедрим совершенно новый запрос, который она не видела, она легко определит класс.
Я еще в 2013- году настроил в Zendesk порядка 100 правил, которые автоматически классифицировали заявки и отправляли их исполнителям. Например, пользователь из Хант пишет, что у него не работает телефон. Правила парсят текст. "Не работает", значит тип заявки Инцидент. Телефон, значит установить сервис "Телефония". Отсутствуют слова срочно, как можно скорее, значит приоритет нормальный. Далее запускается правило для не назначенных заявок, которое по пользователю определяет из какого он предприятия, смотрит кто из исполнителей ответственный за работу сервиса "Телефония" для этого предприятия и назначает ему эту заявку. Далее стартует SLA для сервиса телефония для заявки с нормальным приоритетом. Изи!
Отвратительное объяснение, оболванивает будущих учеников. Техническое кодирование рассказал, а суть обучения нейросети, принцип выбора или сочетания вариантов, решение в сложных случаях - нет. И оставил некоего "демона" - программиста. Что он там делает - не понятно.
Добрый день, Вячеслав! В таком коротком видео невозможно рассказать все аспекты той или иной задачи. Также, не совсем понятна послоедняя часть Вашего комментария, где Вы говорите о «демоне-программисте» и о том, что он делает. Что Вы имели ввиду?
Здравствуйте! Очень жаль слышать - мы старались подобрать ненавязчивую и легкую музыку для фона (чтобы не рассказывать в тишине). Возможно, теперь мы задумаемся о том, чтобы сделать ее потише :)
