Развернуть NLP модель (BERT?) на нашем сервере, и настроить его под задачу классификации
Задача
Нужно запустить NLP модель (BERT?) на нашем сервере (далее «NLP сервер»). NLP сервер должен выполнять простую задачу классификации чатов менеджеров в отделе продаж.
Классификация разговоров из чата выглядит так:
1. Есть датасет "правильных" реплик (предложений). В датасете может быть несколько сотен, или несколько тысяч реплик. Раз в месяц список реплик обновляют, дополняют. Пример правильных реплик:
- Про этот товар часто спрашивают. Завтра этого товара может не быть в наличии.
- Вы можете потерять выгодное предложение, если отложите покупку на потом.
- Если мы не успеем оформить заказ в ближайшее время, то придется долго ждать следующую поставку
2. В NLP сервер отправляем массив фактических реплик (текст) менеджера по продажам, из чата с клиентом. Реплики клиента при этом не отправляем, вроде бы они не нужны.
3. NLP сервер должен оценить фактические реплики менеджера, произносил ли он в диалоге реплики, похожие на «правильные» реплики. Результат оценки это вернуть массив фактичес...
Видеть полную информацию и оставлять заявки могут только авторизованные пользователи.
Основная специализация: Веб-разработка и Продуктовый дизайн
Добрый день!
Я занимаюсь разработкой различных сайтов, социальных сетей, созданием CRM-систем и LMS/СДО- платформ для дистанционного обучения.
Разрабатываю нейронные сети с обучением на статистических данных Заказчика. Выполняю нестандартные проекты, требующие математического моделирования и подключения интеллектуальных систем.
Могу установить и настроить Чат бот на сайте, использующий Искусственный интеллект (ChatGPT или аналоги) для вашего проекта. Виртуальный помощник будет полностью адаптирован под вашу тематику и контент сайта.
Привет, имею большой опыт в разработке скриптов, сайтов, парсеров и просто програм на python, одним словом пишу всо, также пишу приложения на Андроид, с удовольствием возьмусь за работу, сделаю всо в лучшем виде и в кратчайшие сроки, также помогу запустить и разобраться.
Добрый день. Занимаюсь машинным и глубоким обучением. Специализируюсь в том числе на NLP. Занимался разработкой моделей классификации текста, распознавания поименованных сущностей, его кластеризации и сегментации, а также анализа тональности для анализа телефонных переговоров менеджеров по продажам для увеличения эффективности работы с клиентами. Также работал с моделями для обработки подобным образом юридических, финансовых и медицинских документов. Работал также таким же образом с BERT, ALBERT, BART, а также Llama, GPT. GPU всё же нужен будет. Но если у Вас есть возможность оформить доступ в Google Cloud, то он у Вас будет стоить 160$/месяц примерно (нужна нероссийская карта). Давайте обсудим. Мой телеграм для связи @akrasnov03.
Развернуть NLP модель (BERT?) на нашем сервере, и настроить его под задачу классификации
Реклама
Развернуть NLP модель (BERT?) на нашем сервере, и настроить его под задачу классификации
Нужно запустить NLP модель (BERT?) на нашем сервере (далее «NLP сервер»). NLP сервер должен выполнять простую задачу классификации чатов менеджеров в отделе продаж.
Классификация разговоров из чата выглядит так:
1. Есть датасет "правильных" реплик (предложений). В датасете может быть несколько сотен, или несколько тысяч реплик. Раз в месяц список реплик обновляют, дополняют. Пример правильных реплик:
- Про этот товар часто спрашивают. Завтра этого товара может не быть в наличии.
- Вы можете потерять выгодное предложение, если отложите покупку на потом.
- Если мы не успеем оформить заказ в ближайшее время, то придется долго ждать следующую поставку
2. В NLP сервер отправляем массив фактических реплик (текст) менеджера по продажам, из чата с клиентом. Реплики клиента при этом не отправляем, вроде бы они не нужны.
3. NLP сервер должен оценить фактические реплики менеджера, произносил ли он в диалоге реплики, похожие на «правильные» реплики. Результат оценки это вернуть массив фактичес...