В докладе представлен метод автоматического аспектно-сентиментного анализа (ABSA) отзывов пользователей образовательных платформ (EdTech). Для обработки неструктурированного текста предложен подход на базе генеративной модели ruT5-base. Разработан комплексный пайплайн обучения, включающий доменную адаптацию (DAPT) и контролируемое дообучение (SFT) с применением метода LoRA для оптимизации ресурсов. Исследование показало, что внедрение этапа DAPT повышает семантическую точность (Semantic F1) на 14%, лексическую точность (BLEU) на 62% и полноту выявления негатива на 8% по сравнению с базовым дообучением. Полученный инструмент эффективно распознает специфическую лексику и неявный контекст, и в настоящее время внедряется для автоматизации продуктовой аналитики

Дронова А.С. (науч. рук. Романов А.А.) Разработка инструмента анализа обратной связи методом доменной адаптации // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/16962