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安全问题
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Nikitin P.V., Gorokhova R.I., Bakhtina E.Y., Dolgov V.I., Korovin D.I.
以政府合同为例从面向问题的文本中提取信息的算法
// 安全问题.
2023. № 3.
С. 1-10.
DOI: 10.25136/2409-7543.2023.3.43543 EDN: XNUXIB URL: https://cn.nbpublish.com/library_read_article.php?id=43543
以政府合同为例从面向问题的文本中提取信息的算法
DOI: 10.25136/2409-7543.2023.3.43543EDN: XNUXIB评审日期 09-07-2023出版日期 17-09-2023注解: 该研究旨在解决政府合同执行的问题，使用非结构化信息的重要性以及可能的分析方法来改善这一过程的控制和管理。 政府合同的执行对国家的安全，利益，经济和政治稳定有直接影响。 这些合同的正确执行有助于保护国家利益，并确保国家在任何意义上的安全。 研究的对象是用于从文本中提取信息的算法。 这些算法包括机器学习技术和自然语言处理。 他们能够从政府合同中自动查找和构建各种实体和数据。 本研究的科学新颖之处在于在政府合同执行分析中对非结构化信息的核算。 作者提请注意合同文件中面向问题的文本，并建议用数字指标对其进行分析，以评估合同的当前状态。 因此，通过考虑非结构化信息，为开发分析政府合同的方法做出了贡献。 提出了使用机器学习分析面向问题文本的方法。 这种方法可以显着改善政府合同执行情况的评估和管理。 以问题为导向的文本的解释结果可用于优化政府合同执行的风险评估模型，并提高其准确性和效率。 出版日期: 政府合约, 合约执行, 数字化, 面向问题的文本, 数字指标, 非结构化信息, 机器学习, 文本分析, 深入学习, 神经网络 |
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