Розробка моделі інтелектуальної системи електронного документообігу на основі методів машинного навчання

Autor: Sambetbayeva, Madina, Kuspanova, Inkarzhan, Yerimbetova, Aigerim, Serikbayeva, Sandugash, Bauyrzhanova, Shynar
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2022
Předmět:
Zdroj: Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Vol. 1 No. 2(115) (2022): Information technology. Industry control systems; 68-76
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 1 № 2(115) (2022): Информационные технологии. Системы управления в промышленности; 68-76
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 1 № 2(115) (2022): Інформаційні технології. Системи управління в промисловості; 68-76
ISSN: 1729-3774
1729-4061
Popis: With the daily increase in document flow, as well as the transition to paperless document management around the world, the demand for electronic document management systems is increasing. This significantly requires optimization of these systems in terms of quality document information retrieval and document management. However, research based on statistical methods cannot effectively handle large amounts of data extracted from electronic documents. In this regard, machine learning methods can effectively solve this problem. This paper presents an approach to building a model of an intelligent document management system using machine learning techniques to ensure efficient employee performance in organizations. The authors have solved a number of problems to optimize each of the document management subsystems, resulting in the development of an intelligent document management system model, which can be effectively applied to enterprises, government and corporate institutions. The feasibility and effectiveness of the proposed model of intelligent document management system based on machine learning and multi-agent modeling of information retrieval processes provides maximum reliability and reduced time of work on documents. The obtained results show that with the help of the presented model it is possible to further develop an intelligent document management system that will allow an electronic document to qualitatively go through the whole life cycle of a document, starting from the moment of document registration and finishing with its closing, i.e. execution, which will greatly facilitate the daily work of users with large volumes of documents. At the same time, the paper considers the application of topic modeling methods and algorithms of text analysis based on a multi-agent approach, which can be used to build an intelligent document management system.
В условиях постоянного увеличения документооборота, а также с переходом на безбумажный документооборот во всем мире растет спрос на системы электронного документооборота. Для этого необходима оптимизация данных систем с точки зрения качества поиска информации в документах и управления документами. Однако исследования, основанные на статистических методах, не могут эффективно обрабатывать большие объемы данных, извлекаемых из электронных документов. В связи с этим эффективно решить эту проблему позволяют методы машинного обучения. В данной работе представлен подход к построению модели интеллектуальной системы документооборота с использованием методов машинного обучения для обеспечения эффективной работы сотрудников в организациях. Авторами был решён ряд задач по оптимизации каждой из подсистем документооборота, в результате чего была разработана модель интеллектуальной системы документооборота, которая может эффективно применяться на предприятиях, в государственных и корпоративных учреждениях. Целесообразность и эффективность предлагаемой модели интеллектуальной системы документооборота на основе машинного обучения и многоагентного моделирования процессов поиска информации обеспечивают максимальную надежность и сокращение времени работы над документами. Полученные результаты показывают, что с помощью представленной модели можно в дальнейшем разработать интеллектуальную систему документооборота, которая позволит электронному документу качественно пройти весь жизненный цикл документа, начиная с момента регистрации и заканчивая его закрытием, т.е. выполнением, что значительно облегчит повседневную работу пользователей с большими объемами документов. В то же время в работе рассматривается применение методов тематического моделирования и алгоритмов текстового анализа на основе многоагентного подхода, которые могут быть использованы для построения интеллектуальной системы документооборота.
В умовах постійного збільшення документообігу, а також із переходом на безпаперовий документообіг у всьому світі зростає попит на системи електронного документообігу. Для цього необхідна оптимізація даних систем з точки зору якості пошуку інформації в документах та управління документами. Проте дослідження, засновані на статистичних методах, не можуть ефективно обробляти великі обсяги даних, добутих з електронних документів. У зв'язку з цим ефективно вирішити цю проблему дозволяють методи машинного навчання. У даній роботі представлений підхід до побудови моделі інтелектуальної системи документообігу з використанням методів машинного навчання для забезпечення ефективної роботи співробітників в організаціях. Авторами було вирішено ряд завдань з оптимізації кожної з підсистем документообігу, в результаті чого була розроблена модель інтелектуальної системи документообігу, яка може ефективно застосовуватися на підприємствах, в державних та корпоративних установах. Доцільність та ефективність запропонованої моделі інтелектуальної системи документообігу на основі машинного навчання та багатоагентного моделювання процесів пошуку інформації забезпечують максимальну надійність і скорочення часу роботи над документами. Отримані результати показують, що за допомогою представленої моделі можна надалі розробити інтелектуальну систему документообігу, яка дозволить електронному документу якісно пройти весь життєвий цикл документа, починаючи з моменту реєстрації і закінчуючи його закриттям, тобто виконанням, що значно полегшить повсякденну роботу користувачів з великими обсягами документів. Водночас у роботі розглядається застосування методів тематичного моделювання та алгоритмів текстового аналізу на основі багатоагентного підходу, що можуть бути використані для побудови інтелектуальної системи документообігу.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: