Разработка и исследование классификатора вопросов чат-боту в игре для абитуриентов

Abstract

В работе рассматривается реализация классификаторов вопросов чат-боту в игре для абитуриентов для решения проблемы низкой вовлеченности игроков. На потенциальных вопросах, размеченных ответами, была обучена глубокая нейронная сеть. С помощью предобработки и аугментации данных удалось достичь точности классификации, равной 92%. Полученные классификаторы могут работать с короткими вопросами в рамках контекста диалога.

The paper considers the implementation of classifiers of questions to a chatbot in a game for applicants to solve the problem of low player engagement. A deep neural network was trained on potential questions marked with answers. With the help of data preprocessing and augmentation, it was possible to achieve a classification accuracy of 92%. The resulting classifiers can work with short questions within the context of the dialogue.