Warning: file_put_contents(../counter_html/e2d4bc7144459d95cbf191811767ed2b.txt): failed to open stream: Disk quota exceeded in /home/user/visitlakeland.ru/counter_html.php on line 15
С точки зрения обработки документы можно разделить

Средства обработки и хранения документов

Бухгалтерский учет в оптовой торговле проводки

Расходы будущих периодов статья затрат

Открыть счета бухгалтерского учета по данным баланса

Учетная политика строительной организации пример

Лимит взыскания

Расчет технико экономической эффективности унификации

Свод ас отзывы

Книги бухгалтерский учет в украине

Конспект наблюдений за неживой природой

Система сбалансированности показателей

Рост текущей ликвидности

Инвестирование страховых резервов

Номенклатура в налоговой накладной

Саксонский мемориал поиск по пленным

Установка параметров учета номенклатуры

Как открыть папки ярлыки

Бухгалтерская отчетность осно

Как обойти лимит 50 записей в вк

1с обмен номенклатурой

Возврат займа бухгалтерские проводки

План счетов бухгалтерского учета регулирует

Что влияет на снижение чистой прибыли

Как удалить ярлыки с панели задач windows

Пропал ярлык опера с рабочего стола

Объявления лизинг

Себестоимость импортного товара

Научно техническая обработка документов определение

Коэффициент ликвидности основных средств

Номенклатура в 1с 8 2

Как завести номенклатуру в 1с

Повышение текущей ликвидности

Евгений руднев приход на дом 2 видео

Обд мемориал украина

Лизинг в ростове на дону

В то же время, с точки зрения канцелярии основных видов документов бывает весьма небольшое количество, а именно всего на  Рис. 2. Процесс прямой обработки входящего документа.  Отчеты условно можно разделить на две большие группы

Как увеличить кредитный лимит по карте приватбанка

Сумма кредита, которым можно пользоваться дополнительно, будет равняться лимиту на уже действующей кредитной карте.  Кредитной картой "Универсальная" ПриватБанка можно рассчитываться в торговой сети или получать наличные в

Подробнее ...

С точки зрения обработки документы можно разделить на группы входящие


С точки зрения структуры документа и состава отдельных компонент, которые входят в неформализованные документы  можно разделить на два вида: формализуемые процессы, для которых существуют алгоритмы обработки информации и не

Концепция индексирования по ключевым словам.
Александр Гацко
Все новое – это хорошо забытое старое.
Концепция индексирования по ключевым словам
Цель индексирования документов – возможность их быстрого поиска. Индекс – это набор слов документа или о документе, по которым этот поиск производится. Основными критериями качества индексирующе-поисковых подсистем являются качество поиска (процент нерелевантных документов в списке найденных), размер индекса по отношению к размеру документа и скорость поиска по нему.
Развитие индексирования в документных системах происходило от ручного заполнения списка ключевых слов в системах первого поколения до автоматического полнотекстового индексирования сегодня, подразумевающего сохранение всех слов текста. Несмотря на большой пройденный путь говорить о полном решении проблемы, наверное, пока рано. Безусловно, удалось решить вопрос автоматического ввода документов в систему, но оставшиеся весьма омрачают картину. Число получаемых при поиске нерелевантных документов подчас достигает 90%, а размер индекса составляет в среднем не менее 40-60% объема документа. С учетом быстрого роста количества электронных документов острота этих проблем усиливается.
Методы индексирования документов
Индексирование документа обычно организуется через автоматическую обработку его текста и заполнение метаданных. Автоматическая обработка – полнотекстовое индексирование – заключается в преобразовании текста документа в набор слов. Причем обычно для слов сохраняется их позиция в документе, для обеспечения возможности поиска по словосочетаниям. Существуют два принципиально различных метода такого индексирования с учетом применяемых в дальнейшем методов поиска: бинарное индексирование – не зависит от языка документа по причине бинарной или словарной индексации; морфологическое индексирование – производится с учетом морфологии и семантики языка.
При бинарном индексировании (контекстно-независимом по классификации [1]) поиск ведется на основе алгоритмов “нечеткого поиска”, т.е. поиска с ошибками. В этом случае допускается неполное (с заданным количеством ошибок в начале, середине и конце слова) совпадение слов с шаблоном. При втором методе индексации (контекстно-зависимом по классификации [1]) слова преобразуются в словоформы с отсечением суффиксов и окончаний, что позволяет искать склонения и спряжения шаблонов.
Стандарта на метаданные на текущий момент не существует, но обычно они включают по крайней мере дату создания документа, его размер, возможно, тип и автора, краткое содержание – аннотацию и ключевые слова. Стоит отметить, что последние поля (аннотация и ключевые слова) на сегодняшний день заполняются вручную. При этом, если формат документа их предусматривает и автор их заполнил, то все неплохо, но практически всегда в реальных документах они отсутствуют. Поэтому существующие сегодня системы документооборота их обычно игнорируют по причине крайне дорогого и медленного их заполнения оператором, вводящим документы в систему.

Каждую ИТ систему по ведению учета на предприятии можно разделить на две условные категории с точки зрения хронологической  В дальнейшем специальной обработкой можно будет получать связанные последовательностью документы.

Заметим, что, несмотря на несомненные плюсы, полнотекстовое индексирование в любом своем виде имеет и ряд существенных минусов: большое количество “мусора” в индексе, т.е. слов никак не характеризующих документ, а связывающих “ключевые” слова – а значит, возможное большое число нерелевантных документов при поиске при попадании шаблона на “мусор”; большой объем индекса за счет “мусора” – следовательно, расход ресурсов на его хранение и время на поиск по нему.
Эти недостатки обусловлены самой концепцией такого индексирования – сохранением всего текста за исключением “стоп-слов”, под которыми подразумеваются предлоги, союзы, местоимения и т.п. Действительно, с одной стороны наличие в индексе всех слов текста гарантирует его нахождение по любому из них, но с другой стороны встает вопрос: “А насколько это корректно?”. Предположим, мы имеем текст о компьютерных технологиях, в котором приведена пословица: “За двумя зайцами погонишься, ни одного не поймаешь”. При проведении поиска по слову “заяц” система выдаст этот документ, хотя он не будет иметь ни малейшего отношения к фауне. Безусловно, можно найти и сотни менее экзотичных примеров таких ситуаций. Наглядно иллюстрируют это приведенные чуть выше слова данного текста “предлог”, “союз” и “местоимение”.
Таким образом, мы возвращаемся к истокам – индексировать нужно “ключевые” слова документа, а не весь текст, чтобы гарантировать валидность результатов поиска. Только в отличие от документных систем первого поколения, в которых применялось ручное индексирование, данный процесс должен выполняться полностью автоматически в связи со значительно возросшим потоком документов. Все предпосылки в плане технических средств для этого есть. Кроме того, индексирование “ключевых” слов позволит значительно сократить объем индекса, а посему, и время поиска по нему.
С учетом вышесказанного в условную схему вариантов индексирования документа на рис. 1. включено “ключевое” индексирование, на предлагаемой концепции которого мы и остановимся в дальнейшем.
Индексирование по “ключевым” словам

Документы по оформлению процесса трудовой деятельности работников службы кадров можно разделить на две группы  по кадрам, проблем с юридической точки зрения с созданием и обработкой кадровых документов не должно быть.

Итак, что же такое “ключевые” слова? С точки зрения человека, кажется, здесь все достаточно просто. Это слова определяющие содержание документа, характеризующие его смысл. Но вот проблема, одни и те же слова в разном контексте могут быть, а могут и не быть “ключевыми”. Как это объяснишь машине? Да и документ – документу рознь. Например, в договорах главное – кто, кому, как, когда, сколько и за что, а в тематических статьях по большому счету – только о чем. К тому же, определение “ключевых” слов человеком – процесс, в общем-то, весьма субъективный, т.е. зависящий от эксперта их выделяющего, что крайне плохо для дальнейшего осуществления поиска. Ясно, что при такой общей постановке вопроса алгоритмизация задачи весьма трудна. Попробуем найти объективное определение “ключевых” слов пригодное для машины, которое бы позволило уйти от недостатков полнотекстового индексирования.
Виды документов
Для начала разделим все многообразие документов на виды с точки зрения их организации: Структурированные документы – имеют четкую (известную) организацию содержания информации в документе, т.е. определенные поля данных, их последовательность и положение. Например: договора, акты, служебные записки и т.д. Неструктурированные документы – не обладают структурой в разрезе полей данных. Например: статьи, книги и т.д.
Первый вид с точки зрения индексации и поиска самый приятный. В нем “ключевые” слова известны заранее – поля данных. Это хорошо структурированные документы, с обработкой которых нет проблем, поэтому данная группа документов в дальнейшем рассматриваться не будет.
Неструктурированные документы попробуем разделить на подвиды с точки зрения возможности выделения “ключевых” слов. В качестве предпосылки будем исходить из того, что метод определения характерных слов документа должен бы зависеть от типа его содержания, т.е. того, что в этом документе важно для возможности его контекстного поиска. На слово “контекстного” хотелось бы обратить особое внимание, т.к. речь идет именно о поиске по содержанию. Таким образом, разделим все неструктурированные документы на следующие группы (подвиды): Контекстно-индентифицируемые – описывают конкретные вопросы (статьи, заметки, книги и т.д. на определенную тему или по определенным вопросам). Контекстно-неиндентифицируемые – не несут информации по конкретным вопросам (например, большинство художественной литературы).
Рассмотрим данные подвиды документов по очереди.
Первая группа характеризуется тем, что в ней наличествует явно выделенная тема, о которой идет речь в тексте. Причем описание производится с помощью специальных терминов данной темы и сопроводительных слов их поясняющих. Анализируя задачи, цели и способы поиска таких документов можно заметить, что он происходит именно на основе этих самых терминов, которые и будут в данном случае “ключевыми” словами текста. Стоит отметить, что все нижеизложенное будет ориентировано в первую очередь именно на этот вид документов, т.к., пожалуй, что только они и представляют интерес для контекстного поиска.
Вторая группа отличается от первой отсутствием “контекстной уникальности”. По большому счету эти документы не несут информации по конкретным вопросам. Они безусловно имеет тему или даже несколько тем, но их контекстный поиск по каким-либо терминам обычно бессмысленнен, т.к. локализовать конкретный документ этого типа какими-либо “ключевыми” словами крайне сложно. Ключевыми словами в них являются в лучшем случае имена собственные. Поиск их осуществляется либо по теме с дальнейшей ручной обработкой списка найденных, либо в основном по автору и названию. Но это не исключает для них использование тех же механизмов индексации и поиска, что и для первого подвида.
База для индексирования по “ключевым” словам
Определив подвид обрабатываемых документов, можно смело приступать к выработке технологии выделения из них “ключевых” слов.
Для начала была проделана следующая работа: входной документ преобразовывался в поток слов, из которых выделялись словоформы путем отсечения окончаний и суффиксов, далее словоформы группировались. В результате для документа получался список содержащихся в нем словоформ с количеством повторений оных – коэффициентом значимости словоформы (КЗСФ). Данный список сортировался по убыванию коэффициента КЗСФ. Результаты данной работы представлены на графике (рис. 2).
Обозначения: Cmax – число словоформ в тексте документа; Kmax – максимальный КЗСФ; C1 – число словоформ с КЗСФ примерно равным Kmax; C2 – число словоформ с КЗСФ>2; C3 – число словоформ с КЗСФ>1.
Числовые соотношения: Kmax » 8-15 для одностраничного документа (А4); » 50-300 для 5-10 страничного документа (А4); C1 » 1-5 в зависимости от документа; C2 » 20-30% от Cmax; C3 » 50% от Cmax;
Теперь можно обратиться и к смыслу полученных результатов. Дело в том, что анализ документов и соответствующих им упорядоченных по убыванию КЗСФ списков словоформ показал:
Все слова со словоформами находящимися правее точки C3 не должны попадать в индек


Введение С точки зрения технологии управление организацией, равно как и управление отраслью хозяйства или  документов являются в свою очередь средствами обработки информации, их можно разделить на две большие группы.


В результате Вы получите архив, безупречный с точки зрения законодательства и предельно комфортный для  мы знаем, что обработку кадровых документов, бухгалтерских документов и прочих бумаг можно разделить на два основныхПолиграфическое оборудование условно можно разделить на профессиональное  используются на этапах создания и обработки, а также для копирования документов.  С точки зрения используемых методов, принципы размножения и копирования

С точки зрения защиты прав участников это является положительным моментом. С другой стороны, регулирование несколько усложняет взаимодействие участников.  На наш взгляд, документы можно разделить на две группы


Введение. С точки зрения технологии управление организацией, равно  Средства, используемые для создания и обработки документов являются в свою очередь средствами обработки информации, их можно разделить на две большие группы.С точки зрения порядка разрешения вопросов (принятия решений) все  Средства, используемые для создания и обработки документов являются в свою очередь средствами обработки информации, их можно разделить на две большие группы.

С формальной точки зрения документы, обрабатываемые в компьютерных системах, можно разделить на операционные и  В условиях автоматизированной обработки данных вводится понятие «вид документа» или «тип документа».


С точки зрения длительности процесса обработки информации к ИТС выдвигаются требования по сокращению этого времени по мере  Решения, принимаемые в процессе планирования городской транспортной сети, можно разделить на две группы.Системы подготовки текстовых документов этого класса можно разделить на две подгруппы: настольные  Автоматическое распознавание текстов. После обработки документа сканером получается  С точки зрения компьютера, документ после

Базовая модель угроз безопасности персональных данных при их обработке в  свой набор нормативных документов, который можно разделить на следующие группы  С точки зрения критерия и методики сертификации, интерес представляет лишь


Разделяют централизованный документооборот и документооборот уровня структурного подразделения.  С точки зрения работников канцелярии выделяют три основных типа документов  Рис. 1. Порядок обработки входящих документов.Все компьютеры можно разделить на несколько категорий  Прикладное программное обеспечение, с точки зрения информационного обслуживания  - уменьшением затрат на доступ к информации и обработку документов.

В рамках автоматизации процесса обработки документа в организации с момента  Саму информацию, содержащуюся в документе, тоже можно разделить на две части  С точки зрения традиционного документооборота можно выделить две основные


С точки зрения порядка разрешения вопросов (принятия решений) все распорядительные документы делятся на  К средствам обработки можно отнести компьютеры, которые в свою очередь разделим на четыре класса: микро, малые (мини)ICR-системы обрабатывают документы, заполненные печатными буквами и цифрами от руки.  С точки зрения интеграции ее технологий в готовые решения ее программное обеспечение можно разделить на три уровня.

К числу требований с точки зрения их последующей механической обработки относятся  В этой связи все детали в машиностроении можно разделить на три группы.


Это хорошо структурированные документы, с обработкой которых нет проблем, поэтому  Например: статьи, книги и т.д. Неструктурированные документы можно разделить на подвиды с точки зрения возможности выделения “ключевых” слов.Для начала разделим все многообразие документов на виды с точки зрения их  Это хорошо структурированные документы, с обработкой которых нет проблем  Неструктурированные документы попробуем разделить на подвиды с точки зрения  Определив подвид обрабатываемых документов, можно смело приступать к

Все документы по объему можно разделить на многостраничные  С точки зрения эстетики оформления, это не вызывает сомнений.  подходов к выполнению процессов, сохранившихся еще со времен докомпьютерной обработки документов, а также


Кроме того, системы безопасности функционально можно разделить на две группы  приобретаемое оборудование тестируется с точки зрения безопасности.  Путь документа в процессе обработки. Как правило, в библиотеке, при традиционнойПрежде всего их можно разделить на две группы: систематизированные и  С точки зрения источника формирования документы делятся на внешние и внутренние.  По способу обработки документы делятся на документы, приспособленные к обработке

документа в определенную форму, предназначенную для автоматической обработки (индекс документа).  различные автоматические словари, которые можно разделит на два типа.  Лексика с точки зрения её активного и пассивного словарного запаса.


Раздел 2 «Документооборот» включает порядок приема, обработки, распределения вх.документов  С точки зрения содержания классификаторы делятся на три группы  Из них вопросы собственно архивного законодательства условно можно разделить поЭто объясняется следующим: • с точки зрения реализации аппаратных устройств  Это привело к повышению качества, количества и скорости обработки документов.  По размерам и технологии соединения компьютерные сети можно разделить

Сетевые технологии можно разделить на локальные и открытые.  Иногда искажения в документах вызывают необходимость повторной обработки документов на ЭВМ.  Достоинство подобной структуры в экономичности и удобстве с точки зрения


Среди задач, требующих пересмотра методов обработки текстов, можно назвать  Далее любое слово нужно оценивать как с точки зрения локального, так и с точки зрения  Группу задач обработки отдельных документов следует разделить на двеВ информатике разрабатываются способы автоматизации обработки документов  "С точки зрения информативности тезаурус каждого сообщения делится на три части: 1)  По способу внутренней организации информацию можно разделить на две группы

Для гигиенической обработки можно использовать пылесос любой марки.  Промышленные пылесосы можно разделить на две большие группы: — для сухой уборки, — для сухой и влажной уборки.


В электронном документообороте, как и в обычном, можно вы- делить этапы «жизни» / «прохождения» (обработки) документа.  Репрезентационная теория измерений с точки зрения потребностей социологии.В то же время, с точки зрения канцелярии основных видов документов бывает весьма  Отчеты условно можно разделить на две большие группы: • Оперативные.  С маршрутов обработки документов возможен выход в общую систему