Рубрицирование текстовой информации на основе голосования интеллектуальных классификаторов

PDF
0
Kritiken
Als gelesen kennzeichnen
Wie Sie das Buch nach dem Kauf lesen
Buchbeschreibung

Одним из приоритетов государственной политики России выступает практическая реализация концепции электронного правительства. Важным элементом этой концепции является организация эффективного взаимодействия органов власти и граждан, которая, помимо оказания государственных услуг, должна включать в себя обработку электронных обращений (заявлений, жалоб, предложений и т.п.). Исследования показывали, что скорость и оперативность обработки обращений в значительной степени зависит от качества определения тематических рубрик, т.е. решения задачи рубрицирования. Проведенный анализ обращений граждан, поступающих на электронную почту и официальные сайты различных органов власти, выявил ряд специфических особенностей (небольшой размер, наличие ошибок в тексте, свободный стиль изложения, рассмотрение нескольких проблем), которые не позволяют успешно применять традиционные подходы к их рубрицированию. Для решения указанной проблемы было предложено использовать различные методы интеллектуального анализа неструктурированных текстовых данных (в частности, нечетко-логические алгоритмы, нечеткие деревья решений, нечеткие пирамидальные сети, нейро-нечеткие классификаторы, сверточные и рекуррентные нейронные сети). В статье описаны условия применимости шести интеллектуальных классификаторов, предложенных для рубрицирования электронных обращений граждан. В их основе лежат такие факторы, как размер документа, степень пересечения тематических рубрик, динамичность их тезаурусов и объемом накопленной статистической информации. Для ситуации, когда конкретная модель не может произвести однозначный выбор тематической рубрики, предложено использовать метод голосования классификаторов, который позволяет существенно снизить вероятность ошибок рубрицирования на основе взвешенного агрегирования решений, полученных несколькими моделями, отобранными с помощью нечетко-логического вывода.

Detaillierte Informationen
Altersbeschränkung:
0+
An folgendem Datum zu LitRes hinzufügt:
01 Dezember 2020
Schreibdatum:
2020
Größe:
8 S.
Gesamtgröße:
0 MB
Gesamtzahl der Seiten:
8
Seitengröße:
180 x 255 мм
Copyright:
Синергия
Рубрицирование текстовой информации на основе голосования интеллектуальных классификаторов von А. М. Соколов — als pdf herunterladen oder online lesen. Posten Sie Kommentare oder Kritiken, stimmen Sie für Ihren Favoriten.
Buch ist Teil der Reihe
«Прикладная информатика. Научные статьи»
Постановка задачи обеспечения автоматизации полного цикла поддержки принятия решения
Исследование цветовых отличий при воспроизведении памятных цветов на устройствах визуализации
Задача параметрического программирования с моделями прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур
-5%

Отзывы

Сначала популярные

Оставьте отзыв