Структуризація текстових даних з месенджерів на основі сучасних інтелектуальних технологій

Abstract

Ця робота присвячена перетворенню неструктурованих діалогів із месенджерів (зокрема Telegram) у структуровану інформацію для бізнес-аналізу. Запропоновано архітектуру, що включає асинхронний парсинг даних у форматі JSON та використання інтелектуального ядра на базі NLP/LLM моделей. Метод семантичного маппінгу дозволяє виділяти інтенти та об'єкти запитів, зберігаючи контекст діалогу для запису в реляційну БД. Практичне застосування охоплює автоматизацію клієнтської підтримки та аналіз настроїв ринку.