Ежедневно на Интернет-порталы органов государственной власти поступает большое количество электронных обращений (заявлений, предложений или жалоб), представленных в неструктурированном текстовом виде. Качество и скорость автоматической обработки указанных сообщений напрямую зависит от правильности их классификации (отнесения к конкретной предметной области), в основе которой лежат их отличительные особенности.
Однако специфика таких сообщений (небольшой размер, наличие ошибок, отсутствие четкой структуры и т.д.) не позволяет использовать известные методы рубрицирования текстовых документов. Авторами разработана модель рубрицирования электронных неструктурированных текстовых документов с учетом синтаксических связей и ролей слов в предложениях на основе нечеткого дерева решений. Построение дерева решений основано на анализе степени пересечений словарей рубрик, а также расстояний между рубриками в n-мерном пространстве признаков. Данная модель позволяет более точно рубрицировать электронные неструктурированные текстовые документы в условиях взаимосвязанных рубрик, а также повысить оперативность обработки поступивших документов.

технические науки

информатика и вычислительная техника

управление IT-сервисами

текстовый материал

модели и методики

инженерные решения

Применение нечетких деревьев решений для рубрицирования неструктурированных текстовых документов небольшого размера

Трёхуровневая нечеткая когнитивная модель для анализа процессов инновационного развития региона

Формирование структуры интеллектуальной системы анализа и рубрицирования неструктурированной текстовой информации в различных ситуациях

Developing the economic information system for automated analysis of unstructured text documents

Алгоритмы формирования изображений состояний объектов для их анализа глубокими нейронными сетями

Управление жизненным циклом экономической информационной системы с применением теории децентрализованных приложений

Способы интеграции информационных систем субъектов экономической деятельности при использовании аутсорсинга

Анализ влияния архитектуры входных слоев свертки и подвыборки глубокой нейронной сети на качество распознавания изображений

Рубрицирование текстовой информации на основе голосования интеллектуальных классификаторов