Автоматизация распределения информации в адаптивных системах электронного документооборота с применением машинного обучения

Введение. Системы электронного документооборота (СЭД) используются для хранения, обработки и передачи больших объемов информации. Автоматизация данных процессов является актуальной проблемой, требующей комплексного решения. Ее решение позволит снизить временные и материальные затраты на проектирование и осуществить переход к более совершенным, адаптивным СЭД. Статья посвящена разработке новых методов автоматизации процесса распределения информации в СЭД.Целью работы является повышение точности распределения информации в СЭД за счет перехода от аналитических или алгоритмических решений к использованию новых методов, функционирующих на основе технологий машинного обучения. Использование нейронных сетей для достижения поставленной цели также позволит повысить эффективность разработки программного обеспечения за счет автоматизации процессов анализа и обработки информации.Материалы и методы. Предложен новый метод автоматизированного распределения информации на основе технологий машинного обучения, включающий математическое описание правил распределения информации. Сформулированный перечень условий распределения информации позволяет реализовать программное обеспечение на основе нейронных сетей для решения задачи автоматического распределения данных в СЭД.Результаты исследования. Метод автоматизированного распределения информации апробирован на примере предметной области СЭД при решении задачи анализа правильности информации, введенной пользователем. В ходе экспериментальных исследований получено, что предложенный метод, функционирующий на основе технологий машинного обучения, обеспечивает лучшую точность (на 8 % выше) и более эффективен (в соответствии с метриками Джилба и цикломатической сложности)Обсуждение и заключения. Полученные результаты подтверждают эффективность и точность предложенного метода. Представленные результаты могут использоваться для автоматизации процессов распределения и проверки информации в адаптивных СЭД, а также других информационных системах. На основе разработанного метода также возможно решение связанных задач: поиск дубликатов и похожих документов, классификация и размещение по категориям файлов.