Как ты начал действовать с проектом оценки качества диалогов? Какие были данные, какой выбрал подход?

Для проекта оценки качества диалогов я начал с анализа доступных данных — обычно это логи диалогов с метками качества, например, оценки пользователей или аннотации экспертов. Если таких меток нет, можно использовать косвенные признаки, например, продолжительность диалога, количество повторных запросов или переход к оператору.

Подход я выбирал исходя из задачи: если нужно классифицировать диалоги по качеству, то применял методы классификации — например, обучал модель на основе текстовых эмбеддингов (BERT, FastText) с последующим классификатором (например, Random Forest или LightGBM). Если задача — регрессия оценки, то использовал регрессионные модели.

Важным этапом была подготовка данных: очистка, токенизация, возможно, выделение признаков из метаданных (время, тип запроса). Для повышения качества модели применял кросс-валидацию и подбор гиперпараметров.

Пример кода для подготовки признаков с использованием трансформера и sklearn:

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Токенизация
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
inputs = tokenizer(dialog_texts, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')

# Получение эмбеддингов
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
embeddings = outputs.pooler_output.numpy()

# Обучение классификатора
clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(embeddings, labels)