На примере корпуса отзывов о банковских продуктах и услугах проводится анализ и составление моделей классификации текстов. В работе исследуются разные подходы к обработке неструктурированной текстовой информации. На основе выбранных подходов анализируется корпус отзывов о банковских продуктах и услугах, полученных в период пандемии COVID-19. Разработан автоматический парсер интернет-ресурсов для получения требуемой обучающей выборки. Разработано программное обеспечение, реализующее основные методы для построения моделей классификации. Данная модель может быть использована для создания систем мониторинга отношения населения к процессам в банковской сфере.

классификация, анализ данных, контекст документа, важность слов, лингвистика, машинное обучение

Математическое моделирование в актуальных проблемах науки и техники

Баданина Наталья Дмитриевна,  ,  orcid.org/0000-0002-5301-1526,  Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

Судаков Владимир Анатольевич,  ,  orcid.org/0000-0002-1658-1941,  ИПМ им. М.В. Келдыша РАН