title: Named entity recognition in document management's texts
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Смирнов Михаил Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Smirnov Mihail Nikolaevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Ларин Евгений Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Larin Evgenij Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Блеканов Иван Станиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Blekanov Ivan Stanislavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:51:02Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:51:02Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 054751
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26515
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе исследуется задача выделения именованных сущностей в текстах системы документооборота. Результатом данной работы является программный комплекс, который может быть интегрирован в систему документооборота. Был проведён обзор существующих программных решений в этой области и методов выделения именованных сущностей. В соответствии с поставленной задачей автором были размечены русскоязычные данные, собранные из открытых источников, была добавлена система извлечения текста из сканированных документов, создана система автоматической предварительной разметки, добавлена возможность визуализировать результаты работы комплекса. Было произведено тестирование методом кросс-валидации, показавшее, с одной стороны, неплохие результаты работы выбранного метода анализа текста, а с другой стороны возможность для улучшения методов извлечения именованных сущностей.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper the task of named entity recognition in document management’s texts is explored. As a result of this work is a software system, which can be integrated into a document management system. A review of program solutions in this area and methods of named entity recognition is conducted. In according with the task set the Russian-language data is compiled from open sources and annotated with specified labels. Also, the text mining system from scanned documents is added, the preliminary annotation system is created and the possibility of system result visualisation is added. There is done a cross-validation testing, which showed, from one hand, not bad results of chosen method’s work and, from other hand, a possibility for improving the named entity recognition methods.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Обработка естественного языка
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Выделение именованных сущностей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Нейросетевые технологии
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Natural Language Processing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Named Entity Recognition
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neuronet technology
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Named entity recognition in document management's texts
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Выделение именованных сущностей в текстах системы документооборота
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26515/1/VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,74 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Larin.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26515/2/reviewSV_Otzyv_Larin.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 78,45 kB