Автоматическая классификация вопросов: Как мы научили машину понимать, что сложно, а что нет

Привет, друзья! Сегодня мы хотим рассказать вам об одном очень интересном проекте, над которым наша команда усердно работала последние несколько месяцев. Речь пойдет об автоматической классификации вопросов по сложности. Зачем это нужно? Представьте себе огромную базу знаний, где вопросы и ответы свалены в одну кучу. Как быстро найти действительно сложные вопросы, требующие экспертного мнения? Или как отфильтровать простые вопросы, на которые может ответить даже новичок?

Именно для решения этой задачи мы и разработали систему, которая автоматически определяет сложность вопроса. Звучит как магия, правда? Но на самом деле, за этим стоят серьезные алгоритмы и кропотливая работа с данными. Давайте погрузимся в детали и посмотрим, как это работает!

Зачем нужна классификация вопросов по сложности?

Прежде чем углубляться в технические детали, давайте разберемся, зачем вообще нужна такая классификация. На самом деле, применений может быть масса. Вот лишь несколько примеров:

• Оптимизация работы службы поддержки: Сложные вопросы можно сразу направлять экспертам, а простые – операторам первой линии. Это значительно сокращает время ответа и повышает удовлетворенность клиентов.
• Персонализация обучения: Система может адаптировать сложность учебного материала под уровень знаний ученика. Начинаете с простого, постепенно переходя к более сложному.
• Улучшение поисковой выдачи: Пользователь может сразу указать, вопросы какой сложности его интересуют. Это позволяет быстрее находить нужную информацию.
• Анализ контента: Можно оценить, насколько сложный контент представлен на сайте или в учебном курсе. Это помогает понять, на какую аудиторию он рассчитан.

Как видите, классификация вопросов по сложности – это мощный инструмент, который может быть полезен в самых разных областях. Но как же научить машину понимать, что сложно, а что нет?

Как мы обучали нашу систему

Обучение любой системы машинного обучения начинается с данных. Нам понадобилась большая коллекция вопросов, для которых была бы известна их сложность. Где же ее взять? Тут есть несколько вариантов:

1. Разметка вручную: Самый трудоемкий, но и самый точный способ. Эксперты просматривают вопросы и присваивают им уровень сложности.
2. Использование существующих данных: Например, можно использовать логи активности пользователей на форумах или в системах поддержки. Если вопрос долго остается без ответа, или на него отвечают только эксперты, можно предположить, что он сложный.
3. Комбинация подходов: Сначала разметить небольшую часть данных вручную, а затем использовать их для обучения модели, которая автоматически разметит оставшиеся данные.

Мы выбрали комбинацию подходов. Сначала небольшая команда экспертов разметила несколько тысяч вопросов вручную. Это стало нашим «золотым стандартом». Затем мы использовали эти данные для обучения первой версии нашей модели.

Какие признаки мы использовали

После того, как у нас появились размеченные данные, нужно было решить, какие признаки использовать для обучения модели. Признаки – это характеристики вопроса, которые могут указывать на его сложность. Вот некоторые из них:

• Длина вопроса: Как правило, чем длиннее вопрос, тем он сложнее.
• Количество слов в вопросе: Аналогично, чем больше слов, тем сложнее.
• Использование сложных слов и терминов: Наличие специализированной лексики может указывать на сложность вопроса.
• Наличие вопросительных слов: Вопросы «почему» и «как» часто бывают сложнее, чем вопросы «что» и «где».
• Синтаксическая сложность предложения: Количество придаточных предложений, сложность синтаксических конструкций.
• Наличие математических формул или кода: Если вопрос содержит формулы или код, скорее всего, он сложный.

Мы использовали комбинацию этих и других признаков для обучения нашей модели. Но как выбрать наиболее важные признаки?

Отбор признаков

Не все признаки одинаково полезны. Некоторые из них могут вообще не влиять на точность классификации, а некоторые – даже ухудшать ее. Поэтому важно правильно отобрать признаки, которые действительно важны для решения задачи.

Для отбора признаков мы использовали несколько методов:

1. Анализ важности признаков: Многие алгоритмы машинного обучения позволяют оценить важность каждого признака для предсказания. Мы использовали эти оценки для отбора наиболее важных признаков.
2. Перебор комбинаций признаков: Мы пробовали разные комбинации признаков и смотрели, как это влияет на точность классификации.
3. Экспертная оценка: Мы консультировались с экспертами, чтобы понять, какие признаки, по их мнению, наиболее важны для определения сложности вопроса.

В результате мы отобрали наиболее важные признаки и использовали их для обучения нашей финальной модели.

Какие алгоритмы мы использовали

Существует множество алгоритмов машинного обучения, которые можно использовать для классификации. Мы протестировали несколько популярных алгоритмов, чтобы выбрать наиболее подходящий для нашей задачи:

• Логистическая регрессия: Простой и эффективный алгоритм для бинарной классификации.
• Метод опорных векторов (SVM): Мощный алгоритм, который хорошо работает на данных с большим количеством признаков.
• Деревья решений: Алгоритм, который строит дерево решений для классификации.
• Случайный лес (Random Forest): Ансамбль деревьев решений, который обычно показывает высокую точность.
• Градиентный бустинг (Gradient Boosting): Еще один ансамбль алгоритмов, который часто является лучшим выбором для задач классификации.
• Нейронные сети: Сложнее алгоритмы, которые могут выявлять сложные зависимости в данных.

Мы обучили каждую из этих моделей на наших размеченных данных и оценили их точность на тестовой выборке. Оказалось, что лучше всего себя показали градиентный бустинг и случайный лес. В итоге мы выбрали градиентный бустинг, так как он показал немного более высокую точность.

Оценка качества модели

Оценка качества модели – это важный этап в любом проекте машинного обучения. Нужно убедиться, что модель действительно хорошо работает и правильно классифицирует вопросы по сложности.

Для оценки качества мы использовали несколько метрик:

• Точность (Accuracy): Доля правильно классифицированных вопросов.
• Полнота (Recall): Доля вопросов определенной сложности, которые были правильно классифицированы.
• Точность (Precision): Доля вопросов, которые были классифицированы как определенная сложность, и действительно являются таковыми.
• F1-мера: Гармоническое среднее между точностью и полнотой.

Мы использовали эти метрики для сравнения разных моделей и для оценки качества нашей финальной модели. Мы также провели анализ ошибок, чтобы понять, какие типы вопросов наша модель классифицирует неправильно, и как можно улучшить ее работу.

Результаты и выводы

После нескольких месяцев работы мы получили систему, которая достаточно точно классифицирует вопросы по сложности. Точность нашей модели составляет около 85%, что является хорошим результатом. Конечно, есть еще над чем работать, но мы уверены, что наша система уже сейчас может быть полезна в самых разных областях.

Мы планируем и дальше улучшать нашу систему, используя новые данные и новые алгоритмы. Мы также хотим добавить возможность классификации вопросов на разных языках. Следите за нашими обновлениями!

Подробнее

Классификация сложности вопросов	Автоматическая оценка сложности	Машинное обучение для вопросов	Анализ сложности текста	Алгоритмы классификации вопросов
Оценка уровня сложности вопроса	Определение сложности вопроса	Модель классификации сложности	NLP для классификации вопросов	Классификация вопросов по трудности