Рассмотрена задача классификации коротких текстовых заявок в условиях значительного дисбаланса классов и зашумленности реальных потоков обращений. Показана ограниченная эффективность методов синтетического расширения выборки при работе с зашумленной разметкой. Предложен гибридный метод, сочетающий предварительную плотностную очистку данных и многоуровневое ансамблирование моделей. Применение алгоритма плотностной кластеризации позволило исключить 16.5% информационного шума от общего объема выборки. Финальная модель представлена двухуровневой архитектурой и оптимизирована с помощью байесовского поиска гиперпараметров. На отложенной тестовой выборке достигнуто значение метрики R@3, равное 97.4%. Предложенный метод позволяет автоматизировать процесс распределения заявок, существенно снижая нагрузку на операторов и сокращая время диспетчеризации обращений.

Рассмотрен цикл построения графа знаний и расширения онтологии для специальной предметной области, описывающей процесс управления потоками данных в службах информационной поддержки. Предложена методика формирования корпуса данных для наполнения онтологии с автоматической псевдоразметкой, включающей специальные категории для фиксации ранее не представленных классов и отношений. Обучена специализированная модель извлечения именованных сущностей на корпусе данных объемом 3 млн токенов с 92 метками. Результаты были использованы для интеграции извлеченных фактов, что увеличило граф знаний до 0.98 млн триплетов, при этом коэффициент расширения графа (отношение общего числа фактов к явным триплетам) увеличился с 2.65 до 3.52 при сохранении логической согласованности. Наборы токенов с одинаковыми метками были преобразованы в устойчивые семантические множества, что позволило полуавтоматически расширить онтологию. В онтологию добавлены 12 новых классов, которые были извлечены из неструктурированных текстовых данных. Показан прикладной пример запросов и дальнейшей аналитики.