Появление нейросети DeepSeek вызвало хаос на мировом рынке, она обвалила акции высокотехнологичных компаний и поставила под сомнение лидерство ChatGPT. Данная статья посвящена описанию нейросети DeepSeek, основным характеристикам DeepSeek, а также сравнительному анализу с ChatGPT.
Статья посвящена сравнению традиционного и нейросетевого подходов к анализу пользовательских отзывов на мобильные приложения банков. Авторы показывают недостатки традиционного подхода, основанного на числовых оценках, который часто не отражает истинное содержание отзывов. В противовес этому рассматриваются преимущества нейросетевого подхода, включающего анализ тональности, классификацию текстов, тематическое моделирование и др. Такой подход позволяет точнее классифицировать негативные отзывы и выявлять скрытые проблемы. Результаты исследования демонстрируют, что нейросетевой подход демонстрирует превосходство по всем ключевым параметрам: точности, глубине анализа, гибкости и скорости обработки. Результаты работы имеют практическую значимость для банков, стремящихся улучшить процесс обработки пользовательской обратной связи.
Данная работа посвящена техническим аспектам сбора и обработки пользовательских отзывов на мобильные приложения банков. Основное внимание сосредоточено на двух ключевых этапах: выборе инструментальных средств разработки и процессе сбора данных, которые станут фундаментом для последующего обучения нейросетевой модели и проведения нейросетевого анализа отзывов на мобильные приложения банков.