Обновить
4K+
1

Пользователь

4
Рейтинг
Отправить сообщение

Как я строю нейросимвольное извлечение условий из тендерных документов

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение9 мин
Охват и читатели5.1K

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

Информация

В рейтинге
1 259-й
Зарегистрирован
Активность

Специализация

Специалист
Стажёр
От 10 000 ₽
Python