Разработано приложение для увеличения прибыли маркетплейсов
Эталоны — это товары, которые загружает владелец платформы (маркетплейса). Они являются базовыми и выводятся в каталоге покупателям при поиске. Для таких товаров нет указания поставщика, цен и остатков. Они нужны, чтобы у поставщиков была техническая возможность привязать к этим эталонным товарам свои карточки с описанием продуктов, которые в итоге увидит покупатель.
Стояла задача создать сервис, который позволит автоматизировать и упростить процесс сопоставления товаров разных поставщиков с эталонами. Такая система нужна как для кластеризации и своевременного исправления описаний товаров, так и для настройки рекомендаций для покупателя на основе ранее просмотренных страниц, что позволит в разы увеличить доходы платформ электронной торговли.
Решение студентов заключалось в создании модели обработки текста на естественных языках (Natural Language Processing или NLP-модель), построенной на качественных эмбеддингах товаров, то есть «вложениях» фрагментов человеческой речи в программный код.
Его особенность в использовании классических методов машинного обучения. Классические методы построения архитектуры модели дали лучший результат и, соответственно, позволили создать более качественные эмбеддинги.
Помимо решения с моделью машинного обучения, ребята представили полноценное web-приложение для удобного тестирования результатов.