Передовые технологии: как нейронные сети ускоряют обработку сообщений петербуржцев

12 февраля Комитет территориального развития Санкт-Петербурга провел встречу с коллективом студентов Института информационных технологий и программирования ГУАП, чтобы подвести промежуточные итоги работы по использованию алгоритмов нейронной сети при обработке сообщений граждан.

Аналитический центр СПб ГКУ «Центр содействия развитию институтов гражданского общества», подведомственный Комитету территориального развития Санкт-Петербурга, осуществляет отраслевой анализ сообщений, поступающихот граждан в исполнительные органы государственной власти.

Перед командой студентов-разработчиков ГУАП была поставлена задача разработать программный инструмент, который с помощью машинного обучения сможет автоматически распределять текстовые сообщения граждан, направляемые с помощью единой цифровой платформы в системе BI: ЦУР РФ по отраслевым блокам. Такой инструмент позволяет снизить нагрузку на аналитиков и автоматизировать рутинные задачи. Для разработки необходимо было протестировать различные нейросетевые модели классификации текста, которые сумеют справиться с задачей достаточно точно и быстро, ведь важно, чтобы обработка больших объемов сообщений происходила в режиме реального времени. Отметим, что для обучения моделей использовались обезличенные архивные данные. Согласно требованиям, система должна работать исключительно в пределах аналитического центра и незапрашивать внешнего сетевого подключения.

Программный инструмент представили старший преподаватель кафедры прикладной информатики Института информационных технологий и программирования ГУАП Виктория Боженко, студенты института Матвей Головкин, Максим Иванов, Даниил Суббота.

Председатель Комитета территориального развития Санкт-Петербурга Денис Царегородцев открыл мероприятие приветственным словом вице-губернатора Санкт-Петербурга Натальи Чечиной:

— Президент Российской Федерации Владимир Владимирович Путин подчеркнул: России необходимо обеспечивать стабильность и независимость национальной цифровой инфраструктуры, в том числе с использованием собственных базовых разработок. Желаю вам успехов в реализации намеченных планов и дальнейшей совместной плодотворной работы!

В своем выступлении Денис Царегородцев отметил:

— Санкт-Петербург всегда был и остается одним из научных и инновационных центров России. Проект «Наука и новые технологии» является одним из 10 приоритетов развития нашего города на ближайшее время. По словам Губернатора Санкт-Петербурга Александра Беглова, к ключевым задачам этого проекта относятся развитие отечественных информационных технологий и повышение уровня цифровизации. Вместе с тем Правительство Санкт-Петербурга уделяет особое внимание развитию обратной связи с жителями, это позволяет исполнительным органам государственной власти оперативно принимать необходимые меры и качественно решать актуальные проблемы петербуржцев. В свою очередь, качество аналитической работы непосредственно влияет на обоснованность принятия управленческих решений. Выражаю искреннюю благодарность университету, коллективу талантливых преподавателей и студентов Института информационных технологий и программирования, которые, не жалея своего свободного времени, отнеслись с пониманием к важности задачи, предложенной для совместного решения.

Выразила слова благодарности и ректор Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения Юлия Антохина:

— Высокая оценка достижений наших студентов особенно важна в этот юбилейный для университета год, когда мы отмечаем 85-летие ЛАИ-ЛИАП-ГУАП. Безусловно, успехи наших студентов невозможны без наставников и преподавательского состава. Их роль в этом процессе исключительно важна — именно профессионализм и личный пример педагогов вдохновляют и направляют. Это большое достижение и радость для всей команды преподавателей: они не только подготовили таких талантливых ребят, но и мотивировали их своим профессионализмом и личным примером. Важно, что проект выполнялся в рамках программы «Обучение служением». Надеемся, что этот проект станет лишь началом, и в будущем мы сможем реализовать еще много подобных инициатив. Мы готовы продемонстрировать компетенции нашего профессорско-преподавательского состава, научных школ и студентов не только в рамках этого проекта, но и в других направлениях. Мы открыты к сотрудничеству и готовы вместе двигаться вперед, — отметила ректор ГУАП.

Разработчики проекта подробно рассказали о принципе работы программного продукта.

— Для реализации системы был выбран язык программирования Python, как наиболее эффективное и сбалансированное решение. Принцип работы системы заключается в следующем: пользователь загружает заранее подготовленный файл с набором сообщений, затем происходит обработка с помощью алгоритмов нейронной сети. В результате система возвращает один из отраслевых блоков для каждого из сообщений. Исходное сообщение гражданина поступает из системы BI: ЦУР РФ. Текст сообщения преобразуется в числовой вектор, затем происходит векторный поиск. Этот этап достаточно быстро автоматизирует обработку примерно 70% сообщений, однако остаются сложные примеры — сообщения, которые векторный поиск не может определить. Поэтому оставшиеся сообщения поступают для классификации в нейронную сеть. При этом примерно 5% сообщений отправляются экспертам на ручную проверку и обработку, — пояснил участник команды Матвей Головкин.

Применение указанного инструмента в тестовом режиме показало устойчивый результат, точность распределения сообщений по ряду отраслевых направлений составляет от 96,5% до 81,8%. В настоящее время разработанный программный инструмент проходит активное тестирование в аналитическом центре. Полученные результаты и отзывы экспертов могут быть использованы для дообучения нейронной сети и повышения точности прогнозов. Сейчас проект переходит к этапу непрерывного развития и расширения функциональности, что позволяет увеличить эффективность созданного инструмента.