Алгоритмы извлечения информации из проблемно-ориентированных текстов на примере государственных контрактов

Исследование направлено на решение проблемы исполнения государственных контрактов, важности использования неструктурированной информации и возможных методов анализа для улучшения контроля и управления этим процессом. Исполнение государственных контрактов имеет прямое влияние на безопасность страны, ее интересы, экономику и политическую стабильность. Правильное выполнение этих контрактов способствует защите национальных интересов и обеспечивает безопасность страны во всех смыслах. Объектом исследования являются алгоритмы, используемые для извлечения информации из текстов. Данные алгоритмы включают в себя технологии машинного обучения и обработку естественного языка. Они способны автоматически находить и структурировать различные сущности и данные из государственных контрактов. Научной новизной данного исследования является учет неструктурированной информации в анализе исполнения государственных контрактов. Авторы обратили внимание на проблемно-ориентированные тексты в документации контрактов и предложили анализировать их числовыми индикаторами для оценки текущего состояния контракта. Таким образом, был внесён вклад в развитие методов анализа государственных контрактов путем учета неструктурированной информации. Предложенные методы анализа проблемно-ориентированных текстов с использованием машинного обучения. Этот подход может значительно улучшить оценку и управление исполнением государственных контрактов. Результаты интерпретации проблемно-ориентированных текстов могут использоваться для оптимизации модели оценки риска исполнения государственного контракта, а также повышения ее точности и эффективности.

государственные контракты, исполнение контракта, цифровизация, проблемно-ориентированный текст, числовые индикаторы, неструктурированная информация, машинное обучение, анализ текста, глубокое обучение, нейронные сети