Метод нахождения связанных показателей на основе анализа нормативно-правовых актов методами NLP

• Published in: Bulletin of the South Ural State University. Ser. Computer Technologies, Automatic Control & Radioelectronics
• Main Authors: Аббазов, В.Р., Балуев, В.А., Мельников, А.В., Русанов, М.А., Abbazov, V.R., Baluev, V.A., Melnikov, A.V., Rusanov, M.A.
• Format: Article in Journal/Newspaper
• Language: unknown
• Published: Издательский центр ЮУрГУ 2022
• Subjects: УДК 004.6; социально-экономические показатели; N-грамма; показатель деятельности ВДЛ; data mining; NLP; socio-economic indicators; N-gram; VDL activity indicator; khanty
• Online Access: http://dspace.susu.ru/xmlui/handle/00001.74/46467; https://doi.org/10.14529/ctcr220107

Аббазов Валерьян Ринатович, программист информационно-аналитического отдела, Югорский научно-исследовательский институт информационных технологий, г. Ханты-Мансийск, Россия; [e-mail]. Балуев Владимир Александрович, руководитель центра информационно-аналитических систем, Югорский научно-исследовательский институт информационных технологий, г. Ханты- Мансийск, Россия; [e-mail]. Мельников Андрей Витальевич, д-р техн. наук, проф., директор, Югорский научно-исследовательский институт информационных технологий, г. Ханты-Мансийск, Россия; [e-mail]. Русанов Михаил Александрович, старший преподаватель института цифровой экономики, Югорский научно-исследовательский институт информационных технологий, г. Ханты-Мансийск, Россия; [e-mail]. Valer'yan R. Abbazov, programmer of Information Analysis Department, Ugra Research Institute of Information Technologies, Khanty-Mansiysk, Russia; [e-mail]. Vladimir A. Baluev, head of the Center for Information and Analytical Systems, Ugra Research Institute of Information Technologies, Khanty-Mansiysk, Russia; [e-mail]. Andrey V. Melnikov, Dr. Sci. (Eng.), Prof., director, Ugra Research Institute of Information Technologies, Khanty-Mansiysk, Russia; [e-mail]. Mikhail A. Rusanov, senior lecturer of the Institute of Digital Economy, Ugra Research Institute of Information Technologies, Khanty-Mansiysk, Russia; [e-mail]. Современные методы прогнозирования временных рядов позволяют получить весьма точные и качественные прогнозы при наличии ретроспективных данных. Однако результаты работы этих методов определяются объемом и качеством обучающей выборки. Когда временной ряд отсутствует, имеет малое количество точек или вовсе не достоверен, методы прогнозирования временных рядов неэффективны. В таком случае принято использовать подходы для нахождения иных показателей, так или иначе коррелирующих с искомым, далее называемых косвенными показателями. В рамках работы над прогнозированием ...