В МАИ разрабатывают сервис для оценки качества услуг с помощью ИИ

Фото: Пресс-служба МАИ / Личный архив

В Московском авиационном институте разрабатывают многокритериальную рекомендательную систему, которая позволит пользователям со всей России легко и быстро находить организации с самым высоким качеством сервиса и услуг. Система использует искусственный интеллект для анализа отзывов и оценок, оставленных в интернете.

– Моя цель – создание системы, способной формировать персонализированные ответы на запросы различных услуг в одном интерфейсе. Таким образом пользователь может найти, например, шиномонтаж, салон красоты, бильярдный клуб или пиццерию. Для этого ему нужно всего лишь зайти в программу, указать свой город и составить запрос так, как он говорил бы другому человеку, – рассказывает разработчик системы, старший преподаватель и ведущий инженер кафедры 304 «Вычислительные машины, системы и сети» МАИ Илья Ведьманов.

Для формирования комплексной оценки система анализирует отзывы по качеству и количеству. Иными словами, она выясняет, сколько людей остались довольны или недовольны, а также почему они дали именно ту или иную оценку – например, из-за скорости доставки или вежливости специалиста. Для этого используются методы теории принятия решений – набор специальных алгоритмов, которые помогают распределить данные по трём основным группам уровня удовлетворённости. 

– Мы обнаружили, что пользователи неохотно ставят низкие оценки, часто смещаясь к 3, 4 и 5 баллам, что искажает общую картину, – поясняет Илья Ведьманов. – В связи с этим мы используем трёхступенчатую классификацию отзывов: негативный, нейтральный и позитивный. Это позволяет более точно определить общий уровень оценки заведения.

Пока в качестве исходных данных в системе используются обезличенные открытые отзывы с Яндекс.Карт, из которых удалены все личные данные. В перспективе планируется объединять отзывы из различных источников и сервисов. Учитывая, что системы оценок могут сильно различаться, а иногда возможность поставить оценку отсутствует вовсе, ключевым становится анализ содержания написанного. Именно поэтому, как отмечает разработчик, первоочередной задачей является дальнейшая доработка системы искусственного интеллекта, способной быстро и автоматически делать выводы о тональности и сути текста. А уже после этого команда займётся разработкой и интеграцией надёжных методов выявления подлинных отзывов, исключающих фейковые или недостоверные данные.

Полноценных аналогов разрабатываемой системы на данный момент не существует. 

– Мы не копируем и не дублируем уже широко используемые решения, а стремимся предложить качественно новый подход к агрегации и анализу информации, обладающий высокой научной новизной, – говорит Илья Ведьманов.