Методы машинного обучения для автоматической обработки документов

Аннотация

Корчагин С.А., Сердечный Д.В., Окунев А.И., Андриянов Н.А.

Дата поступления статьи: 27.04.2024

Работа посвящена анализу методов машинного обучения для решения задач автоматической обработки документов. В исследовании рассмотрены такие методы, как классификация, извлечение информации, распознавание образов и обработка естественного языка и их применение в анализе текстовых данных. Проведен анализ существующих алгоритмов и моделей, включая, линейные модели, деревья решений, методы опорных векторов и проведено сравнение их эффективности в зависимости от различных условий и параметров. Особое внимание уделяется проблемам, с которыми сталкиваются специалисты при использовании методов машинного обучения в работе с документами, такими как качество данных, необходимость предварительной обработки и настройка параметров моделей. Приводятся перспективы дальнейших исследований в данной области и примеры возможной интеграции современных методов машинного обучения для повышения эффективности и точности автоматической обработки документов в различных отраслях.

Ключевые слова: машинное обучение, автоматическая обработка документов, вычислительный эксперимент, искусственный интеллект, модели классификации, программный комплекс

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

.