Разработка и сравнение методов выявления сущностей в актах Правительства Российской Федерации
Аннотация
В работе исследуются современные методы решения задачи выявления сущностей из текстов документов Правительства Российской Федерации. Предлагаются улучшения методов для достижения более эффективных показателей качества выявления данных. В работе рассмотрены методы решения задачи традиционным способом с правилами и шаблонами и способами с применением моделей нейронных сетей.
В работе производится сравнение качества исследованных методов с улучшенными решениями и предлагаются рекомендации для достижения наилучших результатов в решении задачи выявления сущностей. Предложены идеи в качестве развития темы исследования.
The paper explores modern methods for solving the problem of identifying entities from the texts of documents of the Government of the Russian Federation. Enhancements to the methods are proposed to achieve better data detection quality scores. The paper considers methods for solving the problem in the traditional way with rules and patterns and methods using neural network models.
The paper compares the quality of the studied methods with improved solutions and offers recommendations for achieving the best results in solving the problem of identifying entities. Ideas are proposed as a development of the research topic.
В работе производится сравнение качества исследованных методов с улучшенными решениями и предлагаются рекомендации для достижения наилучших результатов в решении задачи выявления сущностей. Предложены идеи в качестве развития темы исследования.
The paper explores modern methods for solving the problem of identifying entities from the texts of documents of the Government of the Russian Federation. Enhancements to the methods are proposed to achieve better data detection quality scores. The paper considers methods for solving the problem in the traditional way with rules and patterns and methods using neural network models.
The paper compares the quality of the studied methods with improved solutions and offers recommendations for achieving the best results in solving the problem of identifying entities. Ideas are proposed as a development of the research topic.