Применение машинного обучения и анализа естественного языка для разработки рекомендательной системы по выбору парфюмерной продукции

Аннотация

Смирнов В.Х., Аникин А.В., Литовкин Д.В., Катышев А.М.

Дата поступления статьи: 19.01.2022

В работе рассматривается использование машинного обучения применительно к обработке естественного языка (сентимент-анализа, анализа семантической близости) для построения рекомендательной системы по выбору парфюмерной продукции. Тема работы актуальна ввиду роста спектра выпускаемой парфюмерной продукции и сложности выбора её потребителями и продвижения производителями. Предлагаемые подходы релевантны для решения данной проблемы ввиду наличия накопленных текстовых отзывов и обзоров парфюмерной продукции на различных веб-сайтах, включая интернет-магазины.

Ключевые слова: машинное обучение, обработка естественного языка, сентимент-анализ, дистрибутивная семантика, word2vec, рекомендательные системы

05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

.