Представлен прототип классификатора электронных документов для создаваемой информационной системы поддержки принятия решений в сфере экономического правосудия. В основу этой системы положены известные алгоритмы текстовой аналитики, а также предложенный алгоритм на основе искусственной нейронной сети. Разработана модель интеллектуального анализа текста для классификации арбитражных документов с целью определения категории (класса) судебного спора. Проведены предварительный анализ судебных документов и отбор значимых признаков, а для классификации электронных документов применены алгоритмы байесовской классификации, k ближайшего соседа и деревьев решений. Для повышения точности классификации предложена модель, основанная на искусственной нейронной сети и показавшая на тестовой выборке безошибочное определение типа документа для ряда классов судебных споров в арбитражном судопроизводстве.

задача классификации, искусственные нейронные сети, текстовый анализ, алгоритмы классификации, text mining, система поддержки принятия решений

Алексеев Алексей Алексеевич,  Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева

Зуев Денис Сергеевич,  ,  orcid.org/0000-0001-9651-6156,  Высшая школа информационных технологий и интеллектуальных систем Казанского (Приволжского) федерального университета

Катасёв Алексей Сергеевич,  Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева

Кириллов Алексей Евгеньевич,  Арбитражный суд Республики Татарстан

Хасьянов Айрат Фаридович,  Высшая школа информационных технологий и интеллектуальных систем Казанского (Приволжского) федерального университета