Проект решает задачу автоматической классификации обращений граждан в финансовые организации по различным категориям, что ускоряет обработку и маршрутизацию сообщений. Система анализирует текст обращения и определяет его тематику.

🔹 Описание и возможности:
📄 Обработано 53 000+ обращений, каждое отнесено к одной из нескольких финансовых категорий
🤖 Модель автоматически подобрана с помощью AutoKeras, протестированы BiLSTM, CNN и Dense-сети
📊 Финальная точность классификации составила 81%, при этом такие категории, как «Ипотека» и «Сбор долгов», распознаются с F1 > 0.9
🧩 Построена матрица ошибок, позволяющая выявить пересечения близких тематик (например, «Credit card» и «Prepaid card»)

💡 Вывод: Система демонстрирует, как автоматизированный подбор архитектуры и гиперпараметров позволяет быстро получить устойчивую модель для реальной классификации обращений. Подходит для внедрения в чат-боты, контакт-центры и CRM-системы.