В России разработали алгоритм автоматического анализа отзывов на услуги врачей Учёные из НОШ МГУ провели исследование, посвящённое анализу отзывов пациентов о медицинских услугах на русском языке, используя методы машинного обучения. Работа, опубликованная в журнале Mathematics, изучает различные архитектуры нейронных сетей для классификации таких отзывов. Исследователи выявили, что гибридный алгоритм классификации, основанный на архитектуре GRU, демонстрирует высокую эффективность. Анализ охватил более 60 000 отзывов, размещённых пациентами на двух российских сайтах отзывов о врачах. Разработанный алгоритм использует гибридный подход, сочетающий машинное обучение и лингвистические методы для анализа и классификации текстовых отзывов. В ходе исследования были протестированы различные архитектуры нейронных сетей, такие как GRU, LSTM и CNN, для определения наилучшего подхода к классификации. Основные результаты исследования связаны с улучшением точности и полноты классификации отзывов о медицинских услугах. Применение методов машинного обучения, таких как анализ текста на естественном языке и поиск именованных сущностей, способствует получению более объективных данных о качестве предоставляемых услуг и повышению удовлетворённости пациентов.