Файл: Эргодизайн, 2, 2021 140 Ergodesign, 2, 2021.pdf

Эргодизайн, № 2, 2021
140
© «Ergodesign
», № 2, 2021
УДК 331.101.1:519.6
DOI: 10.30987/2658-4026-2021-2-140-144
А.А. Тищенко
Разработка чат-бота в качестве виртуального помощника
для мотивации студентов к получению профессии
Одним из актуальных направлений исследований в профориентологии и эргономике является процесс разработки
чат-бота для поиска работы, способного обрабатывать любой запрос на естественном языке и повышать мотива-
цию студентов для получения той или иной профессии в виртуальной информационной среде. Приведена диаграмма
взаимодействия компонентов разработанной программы с пользователями. Перспективным направлением дальней-
ших исследований является обоснование эргономических требований к чат-ботам как в процессе их разработки, так
и в последующей эксплуатации. В последующей версии чат-бота планируется согласование его возможностей для
поступления в магистратуру и аспирантуру по различным направлениям и профилям подготовки.
Ключевые слова:
вакансия, чат-бот, анализ естественных языков, студенты ,трудоустройство.
A.A. Tishchenko
Developing a chatbot as a virtual assistant to motivate students
to get a profession
One of the relevant areas of research in vocational guidance and ergonomics is the process of developing a chatbot for
finding a job, capable of processing any request in a natural language and increasing students’ motivation to obtain a particu-
lar profession in a virtual information environment. The diagram of interaction of the developed programme components with
users is given. A promising area of further research is the substantiation of the ergonomic requirements for chat bots both in
the process of their development and in the subsequent operation. In the next version of the chatbot, it is planned to agree on
its possibilities for undertaking master's and postgraduate’s degrees in various areas and training profiles.
Keywords:
vacancy, chatbot, natural language analysis, students, employment.
Целый ряд исследований в сфере психоло- гии труда, инженерной психологии и эргоно- мики посвящён разработке методов и средств профессиональной ориентации и трудоуст- ройства студенческой молодёжи (Т.Н. Кро- тенко, 2019 [2], Н.Ю. Матвеева, А.В. Золота- рюк, 2018 [3], О.С. Сухарев, В.В. Спасенни- ков, 2020 [4] и др.).
Сегодня в условиях нестабильной экономи- ческой ситуации проблема трудоустройства особенно актуальна. Поэтому создание по- мощника для поиска работы было бы крайне полезно для многих пользователей. Особенно интересен, может быть разрабатываемый чат- бот, в качестве виртуального помощника для повышения мотивации при получении студен- тами будущей профессии с учётом эргономи- ческих требований (A. Kuzmenko, S.
Kondratenko, K. Dergachev, V. Spasennikov,
2020 [6]; V. Spasennikov, K. Androsov, G. Go- lubeva, 2020, [8]).
В настоящее время проблема трудоустрой- ства стоит достаточно остро, особенно – в пе- риод кризисных ситуаций в стране. Неста- бильность экономики страны приводит к большому числу сокращений рабочих мест, что вынуждает людей заняться активным по- иском новой работы. Кроме того у обучаю- щихся на фоне данных тенденций резко сни- жается мотивация в получении знаний и про- фессиональных компетенций.
Системы поиска и фильтрации в имеющих- ся сервисах хоть и удобны, но не позволяют обработать запросы пользователя на естест- венном языке. Поэтому сейчас наблюдается тенденция создания чат-ботов для поиска ра- боты, способных обрабатывать любой запрос на естественном языке. Особенно это важно при создании виртуального помощника для студентов. Они могут на естественном языке задать запрос, формулируя так как им более понятно и интересно, не имея часто полного понимания функциональных особенностей будущей профессии. Также можно задать на естественном языке ту деятельность, которая студенту во время обучения стала наиболее

Эргодизайн, № 2, 2021
© «Ergodesign
», № 2, 2021
141 ближе и понятнее.
В данной разработке была поставлена зада- ча разработки чат-бота для поиска работы с применением интеллектуального алгоритма.
Поскольку для чат-бота характерно общение с помощью человекоподобной речи, то в работе будут использованы методы обработки есте- ственного языка.
Обработка естественного языка (NLP —
Natural language processing) – область, нахо- дящаяся на пересечении компьютерных тех- нологий, искусственного интеллекта и лин- гвистики. Цель заключается в обработке и по- нимании текстов на естественном языке. С развитием голосовых интерфейсов и чат- ботов, NLP стала одной из самых важных тех- нологий искусственного интеллекта.
Поставленная в данной работе задача отно- сится к информационному поиску, поскольку чат-бот осуществляет поиск вакансии, в большей степени соответствующей запросу пользователя на естественном языке.
Для решения вышеописанных задач, ис- пользуются огромный набор инструментов и техник анализа естественного языка. В данной разработке для обработки пользовательских запросов на естественном языке по поиску ра- боты был выбран алгоритм tf-idf.
В данном проекте tf-idf используется как критерий релевантности подобранной чат- ботом вакансии по запросу пользователя на естественном языке.
Для решения поставленной задачи была выбрана среда программирования Microsoft
Visual Studio, обладающая всеми необходи- мыми наборами функций. Visual Studio явля- ется мощной интегрированной средой разра- ботки, предоставляющей средства с открытым кодом для поддержки языка Python, в том числе рабочие нагрузки разработки Python и обработки и анализа данных.
В качестве языка программирования был выбран Python – высокоуровневый скрипто- вый язык программирования. Язык отличается надежностью, гибкостью и простотой освое- ния. Его можно бесплатно использовать на любых операционных системах. Кроме того, для Python доступно множество бесплатных библиотек, в том числе для машинного обуче- ния и обработки естественного языка.
При создании данного проекта были ис- пользованы библиотеки для обработки естест- венного языка, среди которых наиболее попу- лярные:
1. NLTK – базовая библиотека для создания
NLP- программ на Python. У нее есть легкие в использовании интерфейсы для многих язы- ковых корпусов, а также библиотеки для об- работки текстов для классификации, токени- зации, стемминга, разметки и фильтрации.
2. pymorphy2 – морфологический анализа- тор на языке Python. Выполняет лемматиза- цию и анализ слов, способен осуществлять склонение по заданным грамматическим ха- рактеристикам слов. Работает со словарём
OpenCorpora. Поддерживаются русский и ук- раинский языки.
3. Scikit-learn – библиотека, которая спе- циализируется на алгоритмах машинного обу- чения для решения задач классификации, рег- рессии, кластеризации, понижения размерно- сти и обнаружения противоречий [7].
В качестве платформы для размещения проекта был выбран мессенджер Telegram.
Telegram – отличная и безопасная платформа для самых сложных ботов. Алгоритм работы бота на данной платформе следующий: сооб- щения, команды и запросы, отправленные пользователями, передаются на программное обеспечение, запущенное на серверах разра- ботчиков. Посреднический анонимный сервер
Telegram обрабатывает шифрование и осуще- ствляет обратную связь между ботом и поль- зователем [5].
Чат-бот с искусственным интеллектом ос- нован на создании модели машинного обуче- ния, получаемой при обучении алгоритма ин- теллектуального анализа данных. Для обуче- ния необходимо подать на вход алгоритму ис- ходные данные. В данной рзработке проекте в качестве исходных данных используется на- бор вакансий.
Набор вакансий был получен путем пар- синга с информационного ресурса «Работа.ру» и импортирован в базу данных.
Парсинг вакансий выполнен по категориям.
Каждая вакансия содержит базовую информа- цию о работе. Для понимания алгоритма рабо- ты чат-бота для поиска вакансий необходимо описать взаимодействие описанных ранее программных компонентов. Взаимодействие рассмотрено на примере команды поиска ва- кансии по ее описанию и представлено на ри- сунке 1.
Пользователь отправляет описание желае- мой вакансии чат-боту. При получении перво- го запроса программа запускает импорт ва- кансий из базы данных в класс Vacancy. Полу- ченные вакансии и запрос пользователя про- ходят процесс предобработки и передаются на вход алгоритму tf-idf. Алгоритм возвращает релевантную вакансию, имеющую наиболь-

Эргодизайн, № 2, 2021
142
© «Ergodesign
», № 2, 2021
шую близость с запросом пользователя, В ре- зультате релевантная вакансия отправляется пользователю с описанием ее базовых харак- теристик.
Рис. 1. Диаграмма взаимодействия компонентов программы
Для размещения проекта чат-бота на плат- форме Telegram используется библиотека tele-
bot
на Python [7]. Чат-бот должен быть удобен и понятен при взаимодействии с пользовате- лем. При запуске бота пользователь должен иметь возможность ознакомиться со всеми возможными командами. При разработке чат- бота для поиска работы были использованы 7 команд, представленных на диаграмме сцена- риев взаимодействия с пользователем (см. ри- сунок 2).
Рис. 2. Диаграмма сценариев взаимодействия с пользователем
К вспомогательным командам относятся команда start, hello и help. Также есть блок
«Поиск вакансии», включающие два основные команды:

Эргодизайн, № 2, 2021
© «Ergodesign
», № 2, 2021
143
1. search_by_description – поиск по описа- нию вакансии, когда пользователь может вве- сти запрос в неструктурированном виде.
2. search_by_name – поиск по названию ва- кансии, когда бот подбирает вакансию по точ- ному совпадению.
Используя команду search_by_name у поль- зователя еще есть возможность указать мини- мальный размер желаемой заработной платы, выбрав команду set_min_salary. При этом если заработная плата не важна для пользователя, он может просто пропустить этот пункт с по- мощью команды any_salary.
В результате выполнения команды
search_by_name бот отправит вакансию, соот- ветствующую пользовательским критериям.
Также у пользователя есть возможность найти вакансию по ее описанию, выполнив команду search_by_description (см. рисунок 3).
При чем данная команда позволяет пользо- вателю отправить запрос в неструктурирован- ном виде, используя любые формулировки. В результате будет возращена вакансия, которая имеет наибольшую схожесть с запросом поль- зователя.
В соответствии с задачей данной разработ- ки был разработан чат-бот в мессенджере
Telegram для поиска работы с применением интеллектуального алгоритма.
Были выполнен обзор существующих про- граммных решений и описание методов реше- ния поставленной задачи, благодаря чему был определен перечень функциональных требо- ваний для чат-бота.
Таким образом, был разработан чат-бот для поиска работы и размещен на платформе
Telegram в соответствии с заявленными тре- бованиями. На данный момент программа ориентирована на русскоговорящих пользова- телей, что тоже является ее несомненным плюсом, так как русский язык имеет пробле- мы по формализации и анализу. Данная разра- ботка может применяться как виртуальный помощник для студентов по получению пони- мания о востребованности на рынке труда бу- дущей профессии, в рамках дальнейшей раз- работки предполагается добавить в чат бот информацию о прогнозах востребованности соответсвующей профессии. Перспективными направлениями дальнейших исследований яв- ляется обоснование эргономических требова- ний к чат-ботам как в процессе их разработки, а также модификация версии чат-бота для со- гласования его возможностей при поступле- нии в магистратуру и аспирантуру по различ- ным направлениям и профилям подготовки.
Рис. 1. Результат выполнения команды
search_by_description
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
REFERENCES
1.
Аверченков, А. В. Разработка математической моде- ли информационной системы для инвентаризации и монито- ринга программного и аппаратного обеспечения на основе методов нечеткой логики / А. В. Аверченков, Р. А. Филип- пов, Л. Б. Филиппова, А. С. Сазонова, С. А. Шептунов. —
Текст: непосредственный //
Качество. Инновации. Образова- ние
. — 2018. —
№ 7. — Москва: Европейский центр по ка- честву , C. 105-112. — ISSN: 1999-513X. – Библиогр.: с. 112
(5 назв.).
1. Averchenkov, A. V. Development of Mathematical Model of Information System for Inventory and Monitoring of Hard- ware and Software Based on Fuzzy Logic / A. V. Averchenkov,
R. A. Filippov, L. B. Filippova, A. S. Sazonova , S. A. Sheptu- nov. – Text: direct // Quality. Innovation. Education. – 2018. – no. 7. – Moscow: European Centre for Quality, pp. 105-112. –
ISSN: 1999-513X. – Bibliography: P. 112 (5 titles).

Эргодизайн, № 2, 2021
144
© «Ergodesign
», № 2, 2021
2.
Кротенко, Т. Н. Соотношение понятий профессия, специальность, рабочее место с позиций профориенто-логии и эргономики / Т. Н. Кротенко // Эргодизайн. ‒ 2019. - №4
(06). ‒ С. 162‒172. - doi:10.30987/2619-1512-2019-2019-4-162-
172. -
Библиогр.: с. 170-172 (26 назв.).
3.
Матвеева, Н. Ю. Технологии создания и применения чат-ботов / Н.Ю. Матвеева, А.В. Золотарюк // Научные за- писки молодых исследователей – 2018 – №1. – С. 28-30. -
Библиогр.: с. 30 (3 назв.).
4.
Сухарев, О. С. Трансформация высшего образова- ния: преодоление конфликта компетенций и фундаменталь- ности [Текст] / О. С. Сухарев, В. В. Спасенников // Эргоди- зайн. ‒ 2020. - №3 (09). ‒ С. 107‒119. - doi: 10.30987/2658-
4026-2020-3-107-119. -
Библиогр.: с. 117-119 (28 назв.).
5.
Халимова, Э. Р. Чат-бот месcенджера Telegram
(«Medicine-Bot
») / Э. Р. Халимова, И. Ю. Карякин, Л. Н. Ба- кановская, О. С. Вунш. – Программа для ЭВМ. Свидетельст- во RU2018663280. Заявка 2018660323 от 25.09.2018. Дата публикации: 27.10.2018, Бюл. №11.
6. Kuzmenko, A. Ergonomic support for logo development based on deep learning / A. Kuzmenko, S. Kondratenko, K. Der- gachev, V. Spasennikov // CEUR Workshop Proceedings. 30.
Сер. "GraphiCon 2020 - Proceedings of the 30th International
Conference on Computer Graphics and Machine Vision" 2020.
7. Language Processing and Python. –
Текст : электрон- ный. - URL: http://www.nltk.org/book/ch01.html (Дата обра- щения: 10.01.2021).
8. Spasennikov, V. Ergonomic factors in patenting computer systems for personnel's selection and training / V. Spasennikov,
K. Androsov, G. Golubeva // CEUR Workshop Proceedings. 30.
Сер. "GraphiCon 2020 - Proceedings of the 30th International
Conference on Computer Graphics and Machine Vision" 2020.
2. Krotenko, T. N. The Ratio of the Concepts of Profession,
Specialty, Workplace from the Standpoint of Vocational Guid- ance and Ergonomics / T. N. Krotenko // Ergodesign. – 2019. – no. 4 (06). – pp. 162-172. – doi: 10.30987 / 2619-1512-2019-
2019-4-162-172. – Bibliography: pp. 170-172 (26 titles).
3. Matveeva, N. Yu. Technologies of Creating and Using
Chat Bots / N. Yu. Matveeva, A. V. Zolotaryuk // Scientific
Notes of Young Scientists. – 2018 – no1. – pp. 28-30. – Biblio- graphy:P. 30 (3 titles).
4. Sukharev, O. S. Transformation of Higher Education:
Overcoming the Conflict of Competences and Fundamentality
[Text] / O. S. Sukharev, V. V. Spasennikov // Ergodesign. –
2020. – no. 3 (09). – pp. 107-119. – doi: 10.30987 / 2658-4026-
2020-3-107-119. – Bibliography: pp. 117-119 (28 titles).
5. Halimova, E. R. Chatbot of the Telegram Messenger
(“Medicine-Bot”) / E. R. Khalimova, I. Yu. Karjakin, L. N. Ba- kanovskaya, O. S. Vunsh. – Computer Programme. Certificate
RU2018663280. Application 2018660323 from 25.09.2018. Date of publication: 27 October 2018, Bul. no. 11.
6. Kuzmenko, A. Ergonomic support for logo development based on deep learning / A. Kuzmenko, S. Kondratenko, K. Der- gachev, V. Spasennikov // CEUR Workshop Proceedings. 30.
Сер. "GraphiCon 2020 - Proceedings of the 30th International
Conference on Computer Graphics and Machine Vision" 2020.
7. Language Processing and Python. – Text.: electronic. -
URL: http://www.nltk.org/book/ch01.html
(Accessed:
10.01.2021).
8. Spasennikov, V. Ergonomic factors in patenting computer systems for personnel's selection and training / V. Spasennikov,
K. Androsov, G. Golubeva // CEUR Workshop Proceedings. 30.
Сер. "GraphiCon 2020 - Proceedings of the 30th International
Conference on Computer Graphics and Machine Vision" 2020.
Ссылка для цитирования:
Тищенко А.А. Разработка чат-бота в качестве виртуального помощника для мотивации студентов к получению
профессии / А.А. Тищенко // Эргодизайн. – 2021 - №2 (12). – С. 140-144. - DOI: 10.30987/2658-4026-2021-2-140-144.
Сведения об авторах:
Тищенко Анастасия Анатольевна
Брянский государственный технический университет канд. техн. наук, доцент
E-mail: karkuc@yandex.ru
ORCID
Abstracts:
A.A. Tishchenko
Bryansk State Technical University
Candidate of Technical Sciences, Associate Professor
E-mail: karkuc@yandex.ru
ORCID
Статья поступила в редколлегию 03.03.2021 г.
Рецензент: д.пс.н., профессор
Брянского государственного технического университета главный редактор журнала «Эргодизайн»
Спасенников В.В.
Принята к публикации 11.03.2021 г.