Состав и назначение решения

Программное решение для работы с текстовыми документами COSOC.AI входит в состав программной платформы COSOC и предназначено для работы с официальными текстовыми документами, в том числе помогает:

1. Определить ответственного исполнителя
2. Сформировать краткую аннотацию входящего документа
3. Подготовить проект резолюции
4. Определить перечень сотрудников, которые должны получить копию входящего документа
5. Добавить необходимые метаданные в карточку документа
6. Выбрать регламент обработки документа в системе электронного документооборота

Система разбивается на следующие подсистемы:

• подсистема распознавания;
• подсистема обучения;
• подсистема управления метаданными;
• подсистема формирования отчетности.

Подсистема распознавания предназначена для  обработки документов, передаваемых на ее вход и формирования выходного набора данных включающего информацию о отнесении документа к той или иной рубрике классификатора с указанием вероятности для каждого из вариантов, наборов извлекаемых из текста сущностей и аннотации документа.

Подсистема обучения предназначена для  изменения настроек нейронной сети , решающей задачу обработки документов в составе подсистемы распознавания.

Подсистема управления метаданными предназначена для управления структурой и составом данных классификаторов.

Подсистема формирования отчетности предназначена для  формирования отчетности о работе системы и контроля лицензионного соглашения.

Порядок развертывания COSOC.AI

Проведение обследования и подготовка технического задания на систему - 1–3 мес

• Формирование загрузочного массива на документах Заказчика
• Разработка архитектуры интеграции решения с существующим системным ландшафтом заказчика
• проведение пробных обработок документов

Техническое проектирование - 1-2 мес

Разработка и ввод в эксплуатацию - 1-2 мес

• Разработка рабочей и эксплуатационной документации  
• Развертывание решения
• Проведение опытной эксплуатации

 

Источники информации

В качестве источников информации могут использоваться:

1. документы в электронном структурированном виде (в том числе из систем СМЭВ и МЭДО)
2. сканированные и распознанные OCR решениями документы

Описание решения

Подсистема распознавания представляет собой REST сервис и обеспечивает выполнение следующих функций:

• классификацию документов, подаваемых на вход в соответствии с несколькими заранее настроенными справочниками;
• формирование аннотации документа;
• извлечение из текста набора сущностей;
• формирование проекта резолюции и проекта маршрутизации документа с учетом его истории.

 Подсистема распознавания представляет собой REST сервис и обеспечивает выполнение следующих функций:

• изменение состава и структуры справочников в процессе работы и переобучение и дообучение системы для работы с измененным составом и структурой справочников;
• переобучение системы при необходимости на исходном загрузочном файле и массиве данных.

Подсистема управления метаданными обеспечивает возможность изменения состава и структуры справочников в процессе работы с использованием REST API.

Подсистема формирования отчетности предназначена для создания и формирования отчетов в виде удобном для вывода(pdf, xml) в одном из существующих шаблонов, проектирования и разработки шаблонов, настройки планового формирования и доставки отчетов, формирования и предоставления по запросам пользователей аналитических и статистических отчетов в различных форматах (включая графические), отображения отчетов с помощью веб-интерфейса, вывода подготовленных отчетных форм на печать(pdf).

В системе поддерживаются  несколько базовых шаблонных видов отчетности:   

1. Отчет сессии - формируется по окончанию каждой  сессии и включает в себя информацию о времени .
2. Отчет за период - формируется в конце заданного периода(день), содержит информацию о событиях со всех камер, подключенных к системе.

Также подсистема обеспечивает контроль выполнения лицензионного соглашения путем формирования отчета о объеме выполненных транзакций с формированием криптоотчета, который должен предъявляться заказчиком при продлении контракта на поддержку системы.

Аппаратное обеспечение

Для обучения нейросетевых алгоритмов должны использоваться GUPU с поддержкой CUDA 10. 
Оценка количества CUDA ядер    производится по заказу Заказчика 

Применение нейросетевых технологий для автоматической классификации и маршрутизации текстовых сообщений и документов в работе ЕЦОР и служб эксплуатации и ремонта

Хельвас А.В., Овчинников А.Д., Кузнецова А.А., Гиля-Зетинов А.А.

в сборнике ”Имитационное и комплексное моделирование морской техникии морских транспортных систем” Материалы пятой международной научно - практической конференции ИКМ МТМТС-2019, место издания М: ”Издательство Перо”, с. 191-196

 

Программная платформа и информационная модель ситуационного центра

Щербаков С.С., Кузнецова А.А., Беспалько А.А., Галицкий А.С., Хельвас А.В.

Труды МФТИ 2018 т.10 №4(40) стр.98-109

В статье рассматриваются стандарты сообщений для передачи информации о чрезвычайных ситуациях и программная платформа для обмена сообщениями между всеми государственными структурами и организациями, связанными с чрезвычайными ситуациями.

Практическое применение языка Alloy для распознавания тактических ситуаций

Хельвас A.B., Галицкий  A.С

Труды МФТИ 2018 т.10 №4(40) стр.87-97

В статье рассматривается подход к обнаружению  тактических ситуаций на основе анализа формальных утверждений, формируемых путем обработки потока сообщений о событиях и угрозах в формализованном виде в информационной системе ситуационного центра.   Для   анализа используется  язык Alloy и аналитическое приложение Alloy Analyzer.  Рассмотрен пример анализа типичной ситуации обнаружения паводковой угрозы.

 

Improved 2D Human Pose Tracking Using Optical Flow Analysis

Презентация о путях применения ИИ COSOC.AI  в государственных информационных системах   Сентябрь 2020