Рассматривается проблема семантического анализа в диалоговых системах. Традиционные трансформерные модели эффективны на изолированных репликах, но теряют качество при обработке контекста диалога. Анализируется зарубежный и отечественный опыт решения задачи. Предлагается универсальная методика, включающая предобработку текстов и классификацию намерений. Архитектура обеспечивает улучшение распознавания за счет адаптивного анализа контекста. Метод применим к различным датасетам и масштабируем для production-сценариев. Результаты предназначены для оптимизации чатботов в различных отраслях. Рекомендуется поэтапное внедрение с прототипированием на открытых данных.

Шкаровский В.С. (науч. рук. Малых В.А.) Семантический анализ русскоязычных диалогов для задачи распознавания намерений с улучшением на базе предобученных моделей // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/17570