Постановка задачи

На сегодняшний день работа по реагированию на неофициальные обращения от жителей организована следующим образом: существует система для автоматизированной агрегации таких общений. Через систему поступают обращения жителей из открытых источников, в основном это комментарии под различными постами в социальных сетях Вконтакте, Одноклассники и мессенджера Telegram, а также обращения в официальные аккаунты. Далее поступившие сообщения проходят классификацию и распределяются по соответствующим ведомственным структурам в зависимости от тематики обращения.

На данный момент эти процессы производятся людьми – модераторами. Таким образом, с одной стороны существует задержка по времени между обращением и передачей его в профильное ведомство, а с другой стороны присутствуют расходы на оплату труда модераторов. Автоматизация процессов позволит сократить расходы на их обеспечение, а также повысить скорость реакции со стороны профильных ведомств.

Актуальность решения данной задачи повышается еще и тем, что процессы по работе с обращениями протекают во всех регионах Российской Федерации, что говорит о потенциале масштабирования решения.

Решение кейса представляет собой прототип системы классификации и выделения именованных сущностей. При оценке будет учитываться точность классификации и выделения сущностей.

├── data
│   ├── images                  <------- Изображения
│   └── raw                     <------- Сырые данные
├── docs                        <------- Документация
├── models                      <------- Параметры моделей
├── notebooks                   <------- Ноутбуки с экспериментами
├── project                     <------- Основной код
│   └── source                   
│       ├── django_settings     <------- Конфиг сервиса
│       ├── ml                  <------- ML пайплайн
│       ├── string_processing   <------- Предобработка
│       ├── templates           <------- Шаблоны HTML-страниц
│       └── web                 <------- Сервис
└── tests                       <------- Тестирование

make tests

make help

При необходимости согласиться с чем-то в консоли, необходимо вписать y.

make setup

Загрузите параметры модели с гугл-диска: https://drive.google.com/drive/folders/1fy8hYLdW1pJfB4Mysfs18tn_m1ZxPiz9?usp=sharing

И положите их в папку models в корне проекта.

make run_linux

Далее перейдите в браузере по адресу: http://127.0.0.1:8000/

make run_windows

Далее перейдите в браузере по адресу: http://127.0.0.1:8000/