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.
Александр Малиновский Сага о первооткрывателях в жанре Документальная литература