ГЛАВНАЯ
> Журнал "Вопросы безопасности"
> Содержание № 03, 2023
Данный номер находится в стадии формирования. Все представленные на данной странице статьи
уже вошли в номер, считаются опубликованными, сохранят в окончательной версии номера
указанные страницы и другие метаданные статей также не изменятся.
Учредитель: Даниленко Василий Иванович, w.danilenko@nbpublish.com
Главный редактор: Шульц Владимир Леопольдович, доктор философских наук, cona01@yandex.ru
Содержание № 03, 2023
Информационное обеспечение национальной безопасности |
Никитин П.В., Горохова Р.И., Бахтина Е.Ю., Долгов В.И., Коровин Д.И. - Алгоритмы извлечения информации из проблемно-ориентированных текстов на примере государственных контрактов |
|
c. 1-10
|
DOI: 10.25136/2409-7543.2023.3.43543
EDN: XNUXIB
Аннотация: 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.
|