Вестник цифровой трансформации

Правительство Мурманской области применит машинное обучение в документообороте

21:26 04.05.2017  |  3571 просмотров



Кафедра технологии программирования СПбГУ совместно с компанией «Диджитал Дизайн» провели исследование возможности применения в системах электронного документооборота алгоритмов машинного обучения. Объектом исследования стала система электронного документооборота Правительства Мурманской области. В качестве базы данных были использованы обезличенные тексты более 250 тыс. документов служебной переписки.

Целью исследования стала проверка возможности использования в СЭД интеллектуальных алгоритмов, повторяющих принципы нейронной сети. Основные задачи такой сети – определение категории документа, автоматическое заполнение его основных атрибутов, определение на основании анализа текста прикрепленного файла наиболее вероятных исполнителей и создание для них проектов текстов поручений.

В результате определено, что при использовании интеллектуальных алгоритмов возможна автоматизация сортировки документов по содержимому прикрепленных файлов и составления семантического ядра для каждой категории, поиска схожих или идентичных документов, определения зависимости одних атрибутов документа от других и даже автоматизация построения вероятностной модели предсказания значений атрибутов. В ходе исследования удалось достигнуть 95% точности определения категории документа по содержанию текста. На следующем этапе будет проведено тестирование на узкой группе ключевых пользователей системы электронного документооборота Правительства Мурманской области, обрабатывающих большие объемы документов.

Результаты исследования предложены Правительству Мурманской области для автоматизации обработки входящих и исходящих документов. Тимур Лапин, председатель Комитета по развитию информационных технологий и связи Мурманской области, убежден, что внедрение новых интеллектуальных технологий позволит упростить выполнение рутинных операций при обработке документов и существенно сократит непроизводительные затраты специалистов исполнительных органов.

Теги: Автоматизация предприятий Машинное обучение