9 октября в Невской Ратуше состоялась рабочая встреча представителей Института информационных технологий и программирования и сотрудников Аналитического центра Комитета территориального развития Санкт-Петербурга, во время которой стороны обсудили развитие сотрудничества
Мероприятие было посвящено обсуждению результатов и текущих задач, в нём участвовали студенты кафедры прикладной информатики Матвей Головкин, Даниил Суббота, Максим Иванов и старший преподаватель Виктория Боженко.
Студенты разработали приложение, в котором используется нейронная сеть для автоматического определения категории сообщений, поступающих от жителей нашего города посредством различных цифровых онлайн инструментов с целью ускорения процесса их предобработки для дальнейшего структурирования и анализа. Как отмечает Матвей Головкин, главная задача состояла в том, чтобы обученная нейросеть облегчила работу аналитикам и помогала им быстрее обрабатывать обращения граждан. Нейронная сеть была обучена студентами на 300 тысячах архивных примерах за 2024 год и начало 2025 года, при этом в представленных для обучения текстах для обеспечения конфиденциальности персональные данные отсутствовали.
Заместитель председателя Комитета территориального развития Санкт-Петербурга Василий Пирогов рассказал об успешном промежуточном результате использования разработанной модели в текущей обработке поступающих сообщений. Стоит отметить, что приложение активно тестируется, по некоторым блокам точность определения достигает более 80%. При этом представляет интерес дальнейшее развитие проекта и улучшение точности для более эффективного применения.
— Мы тестируем программу почти месяц. Сравнительный анализ данных, обработанных аналитиками и нейросетью, показал достаточно хорошие результаты. Уже можно уверенно сказать о целесообразности дальнейшего развития данного проекта. Разработанное приложение может облегчить и значительно ускорить процесс обработки сообщений и помочь сделать рабочий процесс более продуктивным. Отмечу, что довольно точно предсказываются некоторые отраслевые блоки, а более 2000 сообщений обрабатываются не более получаса. Безусловно, на данном этапе реализации проекта, есть потенциал для доработки и получения более высокой точности предсказания, но стоит также сказать, что полностью заменить аналитика такая программа вряд ли сможет, потому что часть обращений связана с контентом из изображений, ссылок, которые нейронная сеть не определяет. В целом подготовленный студентами инструмент уже сейчас приносит практическую пользу и может использоваться как вспомогательный инструмент для ускорения рутинных процессов, — сообщили аналитики центра.
