Разработка и исследование моделей многоклассовых классификаторов для рекомендательной системы подготовки заявок на портале единой информационной системы в сфере закупок

Обоснована актуальность разработки сервисов, способствующих подготовке тендерной документации, в части определения кода ОКПД 2 к формируемой заявке. Для решения задачи автоматической классификации заявок в соответствии с ОКПД 2 разработан алгоритм системы сравнительного анализа моделей классификаторов, осуществлена предобработка и запись в базу данных собранной информации в формате json. Разметка и подготовка данных для обучения моделей классификаторов осуществлена в среде PolyAnalyst. В качестве моделей многоклассовых классификаторов из библиотеки Scikit-Learn выбраны наивный байесовский классификатор, SVM-классификатор и классификатор на основе случайного леса. В качестве векторизаторов выбрана модель tfidf и word-haching. В качестве четвертого классификатора выбрана нейросетевая модель ruBert-base. Проведено обучение классификаторов и оценено качество их работы. По результатам валидации и тестирования лучшими оказались две модели: ruBert-base и модель наивного байесовского классификатора с векторизатором word-hashing. На основе результатов произведена тестовая классификация заявок.