Генерация отзыва о вузе при помощи Telegram-бота

Актуальность

В современном мире непрерывно растёт количество информации, что приводит к увеличению спроса на автоматические средства её обработки. Отзывы – это основополагающий фактор при выборе людьми чего-либо. Они важны для потенциальных клиентов, т.к. это поможет им сделать свой выбор с учетом реальных преимуществ и недостатков, в нашем случае, вуза.

Цель

Создание алгоритма обработки отзывов и другой важной информации о вузах и генерация собственного отзыва при помощи телеграмм-бота.

Задачи

1. Реализовать алгоритм выбора, анализа и классификации информации.
2. Использовать бот для удобного представления полученного результата.

Оснащение и оборудование, использованное при создании работы

• Ноутбук с установленным ПО (Pyhton, PyCharm, Google Colaboratory)
• Мобильный телефон на Android 8.0.0 для отладки приложения.

Описание

Проект реализован при помощи ресурсов Python – различные библиотеки и методы. Алгоритм по созданию и разработке приложения:

1. Собрать данные о запрашиваемом объекте, то есть произвести парсинг сайтов, чтобы в дальнейшем предоставить желаемую информацию пользователю. Парсер – программа находит контент, потом структурирует и сохраняет полученную информацию, действуя по алгоритму:
2. Получить URL страницы, с которой извлекаются данные. Скопировать или загрузить HTML-содержимое страниц
3. Распарсить HTML-содержимое и получить необходимые данные. В ходе парсинга используются возможности автоматизации браузера, перемещений по сайту, такие как нажатие кнопок, вставка текста в строку ввода, переход на другие страницы сайта.
4. Обработать данные, выделить ключевые слова или фразы (к примеру, исключить стоп-слова и предложения, не имеющие смысла).
5. Провести анализ логичности полученной информации, выбрать наилучший контент.
6. Реализовать генерацию собственного отзыва на основе собранных и структурированных данных.

В идеале необходимо обучить нейронную сеть на предварительно сформированном Data set (набор хорошо обработанных и структурированных данных). В данный момент используется другая система генерации текста вследствие нехватки, абсолютной неструктурированности, а также трудности обработки данных по вузам на сайте, а именно: собирается Data set из всех отзывов о вузе, предложения в нем классифицируются по темам, затем анализируются на информативность, выбираются наиболее подходящие. Полный отзыв включает в себя несколько предложений по каждой теме.

Всю необходимую полученную информацию необходимо передать telegram-боту для предоставления пользователю в удобном виде.

Структура работы бота

1.  Запрос на старт
2.  Выбор вуза
3.  Выбор типа информации:
   • Общая
   • Проходные баллы, направления подготовки
   • Отзывы
4. По темам (питание, общежитие, преподаватели, домашняя работа, дополнительные занятия)
   • Общий
   • Общежитие
   • Дни открытых дверей

Результаты работы/выводы

Работая над этим проектом, авторы узнали много нового, что может понадобиться как в будущем, так и сейчас. Принято решение продвигать проект и развивать возможности создаваемого бота, добавлять в него всё больше новых категорий для пользователей. Уже реализованы некоторые новые идеи. Например, добавление нового отзыва – очень полезная и удобная фишка бота, которая экономит время и ресурсы.

Перспективы использования результатов работы

В будущем, развивая этот проект, совершенствуя работу бота, авторы добавят новые возможности и разделы, к примеру, добавление собственного отзыва. Также можно добавлять функции не только для поступающих и выбирающих ВУЗ, но и непосредственно для студентов. Выводить, например, еженедельное расписание, время каникул, даты экзаменов на каждом курсе.

Сотрудничество с вузом/учреждением при создании работы

НИЯУ МИФИ

Мнение автора о своей работе, проекте «Инженерный класс в московской школе», конференции «Инженеры будущего», пожелания)

«Наше приложение уже сейчас способно помочь абитуриентам. Мы планируем дальше развивать функционал приложения. Можно усовершенствовать его больше, опираясь на мнение пользователей»