Все предприятия, осуществляющие геологоразведочные работы на территории РФ, сталкиваются с необходимостью формирования задач для маркшейдерской службы и контроля выполнения поставленных задач. Это отражается в процессах документооборота предприятий. В данной связи существует проблема организации эффективной обработки документов в системах электронного документооборота – своевременного выявления документов, содержащих маркшейдерские данные. В статье представлено возможное решение указанной проблемы – автоматизированная система классификации документов в СЭД в виде рекомендательной надстройки над системой 1С:Документооборот. В рамках создания системы классификации был разработан и реализован сценарий предварительной обработки первичных текстов документов, включающий очистку, лемматизацию и удаление стоп-слов, а также подготовку входных признаков для классификатора. Исследована применимость различных алгоритмов машинного обучения к решению рассматриваемой задачи классификации, определены значения гиперпараметров, обеспечивающие наибольшее значение метрики ROC AUC. Выполнена оценка качества всех полученных моделей с использованием метрик Precision, Recall и F-меры, исследована устойчивость качества классификации к изменению входных данных. Выявленная проблема нестабильности результатов классификации решалась путем построения модели машинного обучения в виде ансамбля классификаторов. Обученная модель (ансамбль классификаторов) тестировалась на наборе реальных документов ООО «Газпром недра»; качество классификации на тестовой выборке по метрике ROC AUC составило 0,91. Кроме собственно модуля классификации разработанная система включает базу данных хранения результатов обучения, библиотеку функций для организации работы с базой данных, а также API-интерфейсы, позволяющие обрабатывать запросы на классификацию, приходящие из внешних систем. В API-интерфейсах, в частности, реализованы возможности загрузки сохраненных обученных моделей, валидации данных, приходящих из внешних систем, предварительной обработки входных текстовых документов, обучения новых моделей и оценки их качества, сохранение как обученных моделей, так и результатов их тестирования. Реализована возможность дообучения сохраненных моделей на новых данных.
Также имеется ФРАГМЕНТ ТЕКСТА для ознакомления!
Коротко о главном в электронной версии сведений о базах данных с идентификатором 67125390:
М. С. Цыганова, А. Г. Ивашко, В. В. Еремеев работа о БД базы данных, информатика и вычислительная техника
Ниже приведены ТЕГИ, по которым можно посмотреть аналоги книг и справочной информации о БД.
Скачать Система классификации документов с маркшейдерскими данными ОнЛайн
Электронная книга Прикладная информатика. Научные статьи в жанре базы данных, информатика и вычислительная техника геологоразведка, документооборот, инструментальные средства, классификация, маркшейдерия, машинное обучение, текстовый материал, эффективные алгоритмы для обучения и всестороннего развития.
Скачать ОнЛайн материалы автора М. С. Цыганова, А. Г. Ивашко, В. В. Еремеев на устройства FB2 EPUB TXT RTF PDF HTML MOBI форматы. Цена скачивания составляет 168.00 руб.