В проекте оценки качества работы диспетчеров мы использовали модели машинного обучения для анализа аудиозаписей и транскриптов разговоров. Основные модели — это классификаторы на основе NLP, например, BERT или его облегчённые версии, которые позволяли выявлять ключевые моменты и оценивать соответствие скрипту.
Расскажите про проект оценки качества работы диспетчеров: какие модели использовали, как сравнивали с эталонным скриптом?
В проекте оценки качества работы диспетчеров мы использовали модели машинного обучения для анализа аудиозаписей и транскриптов разговоров.
Короткий ответ
Что ответить на собеседовании
Подробный разбор
Ответ с пояснениями
В проекте оценки качества работы диспетчеров мы использовали модели машинного обучения для анализа аудиозаписей и транскриптов разговоров. Основные модели — это классификаторы на основе NLP, например, BERT или его облегчённые версии, которые позволяли выявлять ключевые моменты и оценивать соответствие скрипту.
Для сравнения с эталонным скриптом применяли методы вычисления схожести текстов, такие как косинусное сходство векторных представлений или метрики BLEU/ROUGE. Это позволяло автоматически оценивать, насколько разговор соответствует заданному сценарию, выявлять отклонения и давать рекомендации по улучшению.
Также использовались метрики качества речи и эмоционального окраса, чтобы оценить не только содержание, но и тональность общения.