На текущий момент времени значительная часть передаваемых и хранимых данных не структурирована. Количество неструктурированных данных растет большими темпами каждый год, несмотря на то, что по таким данным трудно производить поиск, к ним нельзя совершать запросы и в целом их обработка не автоматизирована. В то же время наблюдается развитие систем электронного документооборота.

Настоящая работа предлагает инструмент для извлечения данных из фотографий бумажных документов, принимая во внимание их структуру и разметку. Представлены результаты разных испытанных подходов, включая нейронные сети и алгоритмический метод, а также проведен анализ полученных результатов.

Обогащение образовательных текстов семантическим содержимым (в частности, дополнение документа гиперссылками на страницы сервиса, отображающего подробную информацию о понятиях, используемых в тексте) способствует повышению эффективности усвоения материала обучающимися. Существующие методы семантической разметки образовательных текстов не учитывают структурные особенности таких документов, что приводит к избыточному распознаванию понятий.

В статье описано развитие метода автоматического аннотирования математических понятий в образовательных математических текстах путем добавления функционала для учета структуры образовательного документа. Основное назначение метода заключается в обработке образовательных материалов курса дистанционного образования «Технология решения планиметрических задач». Соблюдение единого шаблона при создании страниц курса позволяет применить анализ веб-разметки страниц и ключевых слов, примененных создателями курса. Основной задачей в данном процессе является определение типа ячеек таблицы, в которых находятся текстовые фрагменты образовательных материалов. В соответствии с рекомендациями создателей курса, определения необходимо выделять в ячейках, содержащих постановку задачи, а также в тех блоках, где указаны входные данные задачи. Определение типа ячеек таблиц производится с помощью анализа их атрибутов и поиска ключевых слов в их содержимом. Такое ограничение распознаваемых фрагментов текста позволяет улучшить восприятие страниц курса учеником и повысить качество усвоения учебного материала.

Представлен новый точный алгоритм MCE извлечения основного содержимого с новостных веб-сайтов. Предложенный алгоритм использует анализ структуры объектной модели документа (DOM) и метрики плотности контента
для идентификации и извлечения информационного ядра веб-страницы. Реализованный подход объединяет три ключевые особенности: максимальное количество прямых дочерних элементов с текстом, максимальное текстовое содержимое без дочерних элементов, содержащих текст, и ближайшее расположение
к средней глубине узла. Алгоритм продемонстрировал лучшую производительность по сравнению с существующими решениями, такими как Boilerpipe и Readability, достигая 99,96% точности, 99,69% полноты и 99,80% F1-меры на использованном комплексном наборе данных из 500 разнообразных веб-страниц. Языково-независимый дизайн делает алгоритм особенно эффективным для извлечения мультиязычного контента, включая языки со сложной структурой, такие, например, как арабский.

Проанализирована структура служебных записок кафедры высшего учебного заведения с целью упрощения ретроспективного поиска среди массива документации и выделения групп однотипных документов. Установленные правила классификации служебных записок на основе формальных признаков позволят значительно упростить процесс поиска и работы с ними, а также создания новых типовых документов.