Система классификации дефектов на NLP

Модель машинного обучения для автоматической классификации багрепортов по категориям на основе их текстового описания.

Этот проект был разработан для повышения эффективности обработки багрепортов. Автоматическая классификация позволяет быстрее распределять задачи по командам и ускорять процесс исправления дефектов.

Ключевые особенности

• Точность классификации - 92%.
• Интеграция с JIRA и Bugzilla.
• Снижение времени ручной классификации на 75%.
• Поддержка различных языков (потенциально).

Технологии

Проект использовал Natural Language Toolkit (NLTK) для обработки естественного языка, scikit-learn для построения модели машинного обучения и Flask для создания веб-интерфейса.

Вернуться к проектам