АВТОМАТИЧЕСКОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ НАБОРА КАТЕГОРИЙ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ДОКУМЕНТА

1. Способ классификации документов, включающий:
создание вычислительной системой множества признаков изображений путем обработки изображений из множества документов;
создание множества признаков текста путем обработки текстов из множества документов;
создание множества векторов признаков, таких, что каждый вектор признаков из множества векторов признаков включает по меньшей мере одно из следующего: подмножество множества признаков изображений и подмножество множества признаков текста;
кластеризацию множества векторов признаков для получения множества кластеров;
определение множества категорий документов, таких, что каждая категория документов из множества категорий документов определена соответствующим кластером признаков из множества кластеров признаков; и
обучение классификатора для получения значения, отражающего степень связанности исходного документа с одной или более категорией документов из множества категорий документов.
2. Способ по п. 1, дополнительно включающий:
создание множества признаков разметки документа путем обработки множества документов,
таких, что каждый вектор признаков из множества векторов признаков дополнительно включает по меньшей мере одно подмножество множества признаков разметки документа.
3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что создание множества векторов признаков дополнительно включает:
нормализацию множества векторов признаков.
4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что создание множества признаков изображений дополнительно включает:
обработку множества изображений документов с помощью сверточной нейронной сети; и
получение множества признаков изображения с одного или более скрытых слоев сверточной нейронной сети.
5. Способ по п. 1, отличающийся тем, что создание множества признаков изображений дополнительно включает:
обработку множества изображений документов с помощью автоэнкодера.
6. Способ по п. 1, отличающийся тем, что создание множества векторов признаков текста дополнительно включает:
получение множества векторов контекста, представляющих текст документа; и
связывание каждого вектора контекста из множества векторов контекста с кластером из заранее определенного множества кластеров признаков текста.
7. Способ по п. 1, отличающийся тем, что создание множества векторов признаков дополнительно включает:
объединение по меньшей мере одного подмножества множества признаков изображения и по меньшей мере одного подмножества множества признаков текста.
8. Способ по п. 1, отличающийся тем, что кластеризация множества векторов признаков дополнительно включает:
разделение множества векторов признаков на множество кластеров, так что каждый вектор признаков принадлежит к кластеру с ближайшим средним значением.
9. Способ по п. 1, дополнительно включающий:
использование классификатора для выполнения задачи обработки естественного языка, представленного текстами документов.
10. Система классификации документов, включающая:
запоминающее устройство;
процессор, связанный с данным запоминающим устройством, причем этот процессор выполнен с возможностью:
создавать множество признаков изображений путем обработки изображений из множества документов;
создавать множество признаков текста путем обработки текстов из множества документов;
создавать множество векторов признаков, таких, что каждый вектор признаков из множества векторов признаков включает по меньшей мере одно из следующего: подмножество множества признаков изображений и подмножество множества признаков текста;
кластеризовать множество векторов признаков для получения множества кластеров;
определять множество категорий документов, таких, что каждая категория документов из множества категорий документов определена соответствующим кластером признаков из множества кластеров признаков; и
обучать классификатор для получения значения, отражающего степень связанности исходного документа с одной или более категорией документов из множества категорий документов.
11. Система по п. 10, отличающаяся тем, что процессор дополнительно имеет возможность:
создавать множество признаков разметки документа путем обработки множества документов,
таких, что каждый вектор признаков из множества векторов признаков дополнительно включает по меньшей мере одно подмножество множества признаков разметки документа.
12. Система по п. 11, отличающаяся тем, что создание множества векторов признаков изображений дополнительно включает:
обработку множества изображений документов с помощью сверточной нейронной сети; и
получение множества признаков изображения с одного или более скрытых слоев сверточной нейронной сети.
13. Система по п. 10, отличающаяся тем, что создание множества векторов признаков текста дополнительно включает:
получение множества векторов контекста, представляющих текст документа; и
связывание каждого вектора контекста из множества векторов контекста с кластером из заранее определенного множества кластеров признаков текста.
14. Система по п. 10, отличающаяся тем, что получение множества векторов признаков дополнительно включает:
объединение по меньшей мере подмножества множества признаков изображения и по меньшей мере подмножества множества признаков текста.
15. Система по п. 11, дополнительно включающая:
использование классификатора для выполнения задачи обработки естественного языка, представленного текстами документов.
16. Постоянный машиночитаемый носитель данных, содержащий исполняемые команды, которые при их исполнении вычислительной системой побуждают вычислительную систему:
создавать множество признаков изображений путем обработки изображений из множества документов;
создавать множество признаков текста путем обработки текстов из множества документов;
создавать множество векторов признаков, таких, что каждый вектор признаков из множества векторов признаков включает по меньшей мере одно из следующего: подмножество множества признаков изображений и подмножество множества признаков текста;
кластеризовать множество векторов признаков для получения множества кластеров;
определять множество категорий документов, таких, что каждая категория документов из множества категорий документов определена соответствующим кластером признаков из множества кластеров признаков; и
обучать классификатор для получения значения, отражающего степень связанности исходного документа с одной или более категорией документов из множества категорий документов.
17. Постоянный машиночитаемый носитель данных по п. 16, дополнительно включающий исполняемые команды, которые при их исполнении вычислительной системой побуждают вычислительную систему:
создавать множество признаков разметки документа путем обработки множества документов,
таких, что каждый вектор признаков из множества векторов признаков дополнительно включает по меньшей мере одно подмножество множества признаков разметки документа.
18. Постоянный машиночитаемый носитель данных по п. 16, отличающийся тем, что создание множества признаков изображений дополнительно включает:
обработку множества изображений документов с помощью сверточной нейронной сети; и
получение множества признаков изображения с одного или более скрытых слоев сверточной нейронной сети.
19. Постоянный машиночитаемый носитель данных по п. 16, отличающийся тем, что создание множества векторов признаков дополнительно включает:
объединение по меньшей мере одного подмножества множества признаков изображения и по меньшей мере одного подмножества множества признаков текста.
20. Постоянный машиночитаемый носитель данных по п. 16, также включающий:
использование классификатора для выполнения задачи обработки естественного языка, представленного текстами документов.