Исследовательский проект посвящен разработке и апробации автоматизированной системы для классификации текстовых документов, ориентированной на использование формальных признаков. Основной акцент делается на анализе таких характеристик, как размеры полей, типы и размеры шрифтов, а также общей структуры документа (наличие заголовков, списков, таблиц). Система призвана обеспечить высокую точность категоризации разнообразных текстовых материалов, включая научные статьи, юридические документы, отчеты и другие. Будут разработаны алгоритмы извлечения и векторизации признаков, а также модели машинного обучения для их последующей классификации. Результаты могут найти применение в автоматизации документооборота, информационном поиске и организации больших текстовых корпусов.
Идея проекта заключается в создании интеллектуальной системы, способной автоматически определять тип и назначение текстового документа, анализируя его визуальные и структурные характеристики. Мы предполагаем, что формальные признаки несут значимую информацию для классификации, которую можно эффективно извлечь и использовать.
Продуктом проекта станет программный модуль, осуществляющий автоматическую классификацию текстовых документов по заданным критериям, основываясь на анализе их полей, шрифтов и структуры. Этот модуль будет способен принимать на вход документы различных форматов и выдавать их категоризацию с определенной степенью уверенности.
Существующие методы классификации текстовых документов часто полагаются исключительно на семантический анализ содержания, игнорируя важную информацию, заключенную в их форматировании и структуре. Это может приводить к ошибкам при классификации документов со схожим содержанием, но разным назначением, или при работе с документами на языках с ограниченными ресурсами для NLP.
Актуальность проекта обусловлена растущим объемом текстовой информации и потребностью в эффективных инструментах ее автоматической обработки и организации. Специализированная классификация на основе формальных признаков может дополнить традиционные семантические подходы, повышая общую точность и надежность систем управления документами.
Основная цель проекта – разработать и протестировать прототип системы классификации текстовых документов, демонстрирующий эффективность использования формальных признаков. Мы ставим задачу доказать, что анализ полей, шрифтов и структуры документа может являться самостоятельным и результативным методом категоризации.
Целевой аудиторией проекта являются исследователи в области обработки естественного языка (NLP), компьютерного зрения и машинного обучения, а также разработчики систем управления документами и специалисты по информационному поиску. Проект будет представлять интерес для тех, кто сталкивается с задачей автоматической обработки и организации больших массивов текстовой информации.
Для реализации проекта потребуются вычислительные ресурсы для обработки и обучения моделей, а также доступ к разнообразным наборам текстовых документов для тестирования.
Отвечает за глубокий анализ существующих подходов, выявление неочевидных зависимостей между формальными признаками и категорией документа, а также за формулирование гипотез для дальнейшей экспериментальной проверки.
Специализируется на разработке и оптимизации алгоритмов для извлечения, предобработки и векторизации формальных признаков текстовых документов, обеспечивая их пригодность для машинного обучения.
Отвечает за выбор, адаптацию и имплементацию моделей машинного обучения, проведение экспериментов по обучению и настройке гиперпараметров, а также за оценку качества разработанной классификационной системы.
Занимается разработкой стратегий тестирования, подготовкой тестовых наборов данных, проведением комплексной проверки работоспособности и точности системы классификации в различных условиях.
Выполнил: ФИО
Руководитель: ФИО
