РУС
ENG
ПРИНЦИПЫ СТРУКТУРНОГО ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ «ДОКУМЕНТАЛЬНЫЙ ИНФОРМАЦИОННЫЙ ПОТОК»
Цели и сфера
Основатель и издатель
Редакционная коллегия
Условия лицензирования
Конфиденциальность
Отношение к плагиату
Публикационная этика
Политика архивирования
Подписка
Инструкции для авторов
Процесс рецензирования
Авторские права
Договор о передаче прав
Редакционные сборы
Все выпуски
Поиск
Контакты
Анцыферов Сергей Сергеевич
доктор технических наук
профессор
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «МИРЭА – Российский технологический университет», г. Москва.
Область научных интересов: системы искусственного интеллекта
Фазилова Ксения Наильевна
кандидат технических наук
доцент
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «МИРЭА – Российский технологический университет», г. Москва.
Область научных интересов: системы искусственного интеллекта
Русанов Константин Евгеньевич
кандидат технических наук
доцент
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «МИРЭА – Российский технологический университет», г. Москва.
Область научных интересов:системы искусственного интеллекта
УДК 528.013
DOI 10.34757/2413-7383.2023.30.3.002
Язык: Русский
Аннотация: В статье определены принципы построения и функционирования системы документальных информационных потоков. Представлены основные этапы развития научного направления, которые находят свое отражение в документальном информационном потоке. Указано на взаимосвязь принципов построения системы «документальный информационный поток» с характером этапов развития научного направления и что принципы структурного построения системы «документальный информационный поток» могут быть использованы при создании экспертных систем.
Ключевые слова: ДОКУМЕНТАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПОТОКИ, ИНФОРМАЦИОННАЯ БАЗА, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ, ВХОДНЫЕ ДАННЫЕ, БЛОКИ СЕМАНТИЧЕСКИХ ШАБЛОНОВ, ИНФОРМАЦИЯ, КОНТРОЛЬ.
Список литературы:
1. Бурлаева Е.И., Зори С.А. Сравнение некоторых методов машинного обучения для анализа текстовых документов. Проблемы искусственного интеллекта. 2019. № 1 (12). С. 42-51.
2. Маталов Д.П., Плискин Е.Л. Веб-сервис на основе SDK для распознавания документов. Информационные технологии и вычислительные системы. 2019. № 2. С. 32-43.
3. Пикалёв Я.С. Обзор архитектур систем интеллектуальной обработки естественно-языковых текстов. Проблемы искусственного интеллекта. 2020. № 4 (19). С. 45-68.
4. Timofeev A. The future of our society and technical thinking systems. Problems of Artificial Intelligence. 2020. № 1 (16). P. 16-22
5. Андриевская Н.К. Онтологический подход в системах обработки данных научных и научнообразовательных организаций. Проблемы искусственного интеллекта. 2020. № 1 (16). С. 23-362E
6. Андриевская Н.К. Гибридная интеллектуальная мера оценки семантической близости. Проблемы искусственного интеллекта. 2021. № 1 (20). С. 4-17.
7. Садовская Л.Л., Гуськов А.Е., Косяков Д.В., Мухамедиев Р.И. Обработка текстов на естественном языке: обзор публикаций. Искусственный интеллект и принятие решений. 2021. № 3. С. 66-86.
8. Хорев П.Б., Сергеев А.В. Анализ свойств и критерии обнаружения скрытых данных в документах MICROSOFT WORD. Информационные технологии. 2021. Т. 27, № 9. С. 470-477.
9. Соловьев А.В. Проблема определения электронного документа долговременного хранения. Информационные технологии и вычислительные системы. 2022. № 1. С. 47-54.
10. Анцыферов С.С., Фазилова К.Н., Ханова М.К. Стандартизация показателей свойств документальных информационных потоков. Национальная научно-техническая конференция с международным участием. Перспективные материалы и технологии (ПМТ-2022). Сборник докладов конференции Института перспективных технологий и индустриального программирования РТУ МИРЭА. Москва, 2022. С. 118-122.
11. Пикалёв Я.С. Разработка системы нормализации текстовых корпусов. Проблемы искусственного интеллекта. 2022. № 2 (25). С. 64-78.
12. Соловьев А.В. Математическая модель электронного документа долговременного хранения. Информационные технологии и вычислительные системы. 2022. № 2. С. 30-36
13. Баканова Н.Б. Многокритериальная оценка публикационной результативности научных подразделений организации. Искусственный интеллект и принятие решений. 2022. № 3. С. 88-95.
14. Анцыферов С.С., Фазилова К.Н., Ханова М.К Методика оценки показателей свойств документальных информационных потоков. Управление документацией в цифровой среде. Сборник трудов IV национальной научно-практической конференции. Москва, 2022. С. 11-15
15. Славин О.А. Применение дескрипторов объектов для привязки структурных элементов зашумленных образов деловых документов. Информационные технологии и вычислительные системы. 2022. № 4. С. 13-24
16. Ткаченко А.Л., Денисова Л.А. Автоматическая классификация текстовых документов в системе электронного документооборота вуза. Информационные технологии и вычислительные системы. 2023. № 1. С. 3-19.
17. Смирнов И.В. Разноуровневая обработка естественного языка для интеллектуального поиска и анализа текстов. Искусственный интеллект и принятие решений. 2023. № 1. С. 90-99.
18. Соболь В.М. Об инфологии документального обмена. Информационные технологии и вычислительные системы. 2023. № 2. С. 3-17.
19. Анцыферов С.С., Фазилова К.Н., Ханова М.К. Интеллектуальная система контроля динамики информационных потоков. Наукоемкие технологии. 2023. Т. 24, № 5. С. 64-68
20. Арлазаров В.Л., Славин О.А. Вопросы распознавания и верификации текстовых документов. Информационные технологии и вычислительные системы. 2023. № 3. С. 55-61.
21. Анцыферов С.С., Фазилова К.Н., Ханова М.К. Методика контроля динамики информационныхпотоков. Качество и жизнь. 2023. № 3 (39). С. 81-83.
Выпуск: 3(30)'2023
Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление
Как цитировать:
Анцыферов, С.С. ПРИНЦИПЫ СТРУКТУРНОГО ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ «ДОКУМЕНТАЛЬНЫЙ ИНФОРМАЦИОННЫЙ ПОТОК» // С.С. Анцыферов, К.Н. Фазилова, К.Е. Русанов // Проблемы искусственного интеллекта. - 2023. № 3 (30). - http://search.rads-doi.org/project/13749/object/201184 doi: 10.34757/2413-7383.2023.30.3.002
