Применение методов глубокого обучения для анализа удовлетворенности сотрудников на основе текстовых данных

Abstract

Исследовано применение методов глубокого обучения для анализа удовлетворенности сотрудников на основе текстовых данных. Проведен критический обзор существующих подходов к оценке удовлетворенности персонала, обоснована необходимость использования методов обработки естественного языка и глубоких нейронных сетей. На основе обширного открытого набора данных отзывов сотрудников разработана модель, позволяющая эффективно классифицировать тексты по уровням удовлетворенности. Проведен тематический анализ основных причин позитивных и негативных отзывов с помощью методов тематического моделирования Latent Dirichlet Allocation и Non-Negative Matrix Factorization. Результаты исследования демонстрируют высокую точность предложенной модели и ее практическую значимость для совершенствования HR-процессов в организациях.