Операция выполнена!
Закрыть
info@vsetut.pro
Стать автором
Вернуться

Как я строю нейросимвольное извлечение условий из тендерных документов

22.09.2026 07:39:47 | Хабр
Хабы: Natural Language Processing, Искусственный интеллект, Анализ и проектирование систем

Рабочее название прототипа: Tender Semantic Engine (TSE)

Если фрагмент оказался неправильным ответом на один вопрос, сначала стоит проверить, не является ли он правильным ответом на другой.

Задача, которая только кажется простой

Я разрабатываю настольную систему для работы с тендерами. Один из ее модулей должен читать комплект закупочной документации и переносить в карточку тендера конкретные условия: порядок оплаты, аванс, срок и место поставки, гарантию, обеспечение, штрафы и другие обязательства сторон.

Обычно один комплект состоит из договора, технического задания, спецификаций, приложений и Excel-таблиц. В текущем контуре обрабатываются Word, Excel и PDF с текстовым слоем. Сканированные документы и OCR пока рассматриваются как отдельная задача.

Сначала кажется, что достаточно регулярных выражений, ключевых слов, классификатора или современной LLM. Но основная проблема не в том, чтобы найти предложение со словами «поставка», «оплата» или «гарантия». Нужно понять, какое действие оно выражает и к какому условию относится числовое значение.

Читать далее
Подробнее
Читайте также
НОВОСТИ

ВСЕ НОВОСТИ
ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro

Copyright © 2026 - vsetut.pro