Сравнительный анализ методов машинного обучения для решения задачи классификации документов научно-образовательного учреждения
Download 0.6 Mb. Pdf ko'rish
|
2018-03-19
КОМПЬЮТЕРНАЯ ЛИНГВИСТИКА
И ОБРАБОТКА ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА ВВЕДЕНИЕ Правильная организация работы с доку- ментами в наши дни имеет большое значение, так как от эффективности реализации доку- ментооборота напрямую зависит эффектив- ность работы любой организации. Несмотря на то, что количество электронных докумен- тов постоянно растет, при управлении доку- ментооборотом необходимо учитывать и бу- мажные, и преобразованные в электронную форму документы. Системы электронного документооборо- та (СЭД) формируют новое поколение систем автоматизации предприятий. Основными объектами автоматизации в таких системах являются документы и процессы их движе- ния и обработки. Данный подход к автомати- зации предприятий является одновременно и конструктивным, и универсальным, обеспе- чивая автоматизацию документооборота и 174 ВЕСТНИК ВГУ, СЕРИЯ: СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, 2018, № 3 М. Н. Краснянский, А. Д. Обухов, Е. М. Соломатина, А. А. Воякина всех бизнес-процессов предприятия в рамках единой концепции и единого программного инструментария. В настоящее время актуальной задачей в области разработки СЭД является их инте- грация с технологиями искусственного ин- теллекта и машинного обучения, что позво- ляет значительно повысить уровень автома- тизации информационных систем, снизить влияние человеческого фактора на процессы управления информационными потоками. Одной из ключевых задач в этой области яв- ляется классификация документов в соответ- ствии с набором заданных признаков [1, 2]. Однако, в каждой предметной области суще- ствуют определенные особенности и ограни- чения, без учета которых достигнуть высоких показателей эффективности и точности клас- сификации невозможно. В рамках данной статьи будут рассмотре- ны основные признаки классификации до- кументов исследуемой предметной области научно-образовательного учреждения и ал- горитм, позволяющий решить задачу клас- сификации с использованием технологий ма- шинного обучения. Download 0.6 Mb. Do'stlaringiz bilan baham: |
Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©fayllar.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling
ma'muriyatiga murojaat qiling