Применение трансформерных архитектур для анализа текстовых данных на примере автоматизации поиска типовых замечаний
Рассмотрены методы машинного обучения и обработки естественного языка, применяемые для автоматизации анализа текстовых данных. На примере экспертизы проектной документации показано, как использование модели BERT позволяет выявлять типовые замечания, ускорять обработку информации и снижать влияние человеческого фактора. Разработанный программный комплекс позволяет автоматизировать процесс поиска повторяющихся ошибок, облегчает работу экспертов и создает основу для оптимизации бизнес-процессов в условиях роста объемов данных.
Авторы: О. В. Афанасьева, И. М. Новожилов, Д. А. Первухин, П. А. Скуковский
Направление: Информатика, вычислительная техника и управление
Ключевые слова: обработка естественного языка (NLP), BERT, анализ текстовых данных, автоматизация обработки текста, трансформерные архитектуры
Открыть полный текст статьи