EasyLaw (командный проект): различия между версиями

Текущая версия от 09:59, 8 октября 2017


Компания	EasyLaw
Учебный семестр	Осень 2016
Учебный курс	3-й курс
Максимальное количество студентов, выбравших проект: 2
Содержание 1 Что это за проект? 2 Чему научатся студенты? Что самое интересное в проекте? 3 Организация работы (Как студенты будут работать в команде?) 4 Компоненты (Из каких частей состоит проект?) 5 Какие будут использоваться технологии? 6 Какие начальные требования? 7 Темы вводных занятий 8 Критерии оценки 9 Похожие проекты 10 Контактная информация

Что это за проект?

Облачный сервис для юристов, который формирует пакеты документов для юридических действий (регистрация товарного знака, внесение изменений в ООО, заключение договора). Наш продукт экономит 30-50% времени юриста и исключает вероятность ошибки. Сервис ведет базу клиентов юриста, пользовательских шаблонов и предлагает готовые пакеты документов. Например, пакет документов для защиты персональных данных в рамках Закона “О персональных данных”.

Чему научатся студенты? Что самое интересное в проекте?

Yandex Mystem scikit-learn html css javascript ajax jquery технологии машинного обучения

Организация работы (Как студенты будут работать в команде?)

2 студента.

Обязанности будут распределяться равномерно по двум направлениям:

1. Работа с извлечением данных из текста и NLP.

2. Развитие функционала веб-приложения.

Компоненты (Из каких частей состоит проект?)

1. Создание прототипа, обрабатывающего вышеуказанные параметры текста договора и определяющие время и стоимость проверки - ноябрь 2016г.

2. Обновление алгоритма, автоматическое распознавание юридических рисков в договоре - январь - декабрь 2017г.

Какие будут использоваться технологии?

Студенты научатся: - обрабатывать текст на разных уровнях препроцессинга (токенизация, pos-tagging, разбиение на предложения)

- работать с сервером через ssh; работать в командной строке Linux

- работать с приложениями посредством REST API

- работать с бэкендом на Django/Flask

- писать фронтенд, используя современные фреймворки и технологии (Bootstrap/JQuery и т.п.)

- работать с системой контроля версий git

- покрывать код тестами

Какие начальные требования?

- знания Python

- начальные знания HTML, CSS

- инициативность в решении задач разработки

- желательно и очень приветствуется: знание JavaScript, Django/Flask, работа с REST API, NLP, scikit-learn

- или желание во всем этом разбираться

Темы вводных занятий

1. Общее описание технологий NLP и алгоритмов машинного обучения.

2. Методология работы с данными для решения задач проекта по обработке юридического текста договоров.

3. Характеристики технологий, которые мы используем для решения задач семантического распознавания текста.

Критерии оценки

В части работы по извлечению данных и NLP:

4-5: создать модуль препроцессинга текста

6-7: улучшать работу сплиттера предложений

8-10 готовый хорошо работающий модуль препроцессинга; работа с извлечением данных из текста.

В части web:

4-5: развитие функционала веб-приложения

6-7: разработка модуля хранения и передачи документов клиента

8-10: добавление платежки в веб-приложение.

Контактная информация

+7(906)032-63-56 Григорий Игнатьев

@@ Строка 6: / Строка 6: @@
 |number_of_students=2
 |categorize=yes
+|is_archived=yes
 }}
 === Что это за проект? ===
-Суть проекта заключается в создании онлайн сервиса автоматической проверки договора путем применения технологии распознавания и обработки естественного языка. Конечный продукт будет представлять собой платный онлайн-сервис автоматической юридической проверки договора на юридические риски и распознавание иных необходимых условий. Промежуточным этапом данного продукта является создание MVP, который представляет собой онлайн-сервис автоматизированной проверки договора. Алгоритм обработки юридического текста будет определять стоимость и время проверки за счет анализа ряда параметров загруженного текста (количество слов, вид и стороны договора, автоматически обнаруженные риски). Полноценная юридическая экспертиза будет выполняться профессиональным юристом. Документ будет загружаться через сайт в любом формате, вначале осуществляется распознавание текста целиком и количества слов через технологии OCR, затем - семантическое распознавание. MVP после запуска будет обновляться и выполнять все больше операций по юридической проверке документа автоматически.
+Облачный сервис для юристов, который формирует пакеты документов для юридических действий (регистрация товарного знака, внесение изменений в ООО, заключение договора). Наш продукт экономит 30-50% времени юриста и исключает вероятность ошибки. Сервис ведет базу клиентов юриста, пользовательских шаблонов и предлагает готовые пакеты документов. Например, пакет документов для защиты персональных данных в рамках Закона “О персональных данных”.
-Продукт нацелен на аудитории малого бизнеса, в том числе, индивидуальных предпринимателей, ООО, а также физических лиц (потребителей). Указанные субъекты, как правило, не используют услуги юристов или юридических фирм на постоянной основе. Наше конкурентное преимущество заключается в том, что мы демонстрируем прозрачное ценообразование и конкурентную стоимость услуги, а также гибкий функционал юридической экспертизы договора и высокую скорость работы профессиональных юристов, а к июню-декабрю 2017 алгоритм будет монетизироваться за счет полностью автоматической проверки договоров.
 === Чему научатся студенты? Что самое интересное в проекте? ===
 Yandex Mystem
 scikit-learn
-ABBYY Compreno
+html
-ABBYY OCR
+css
-OCR.space
+javascript
+ajax
+jquery
+технологии машинного обучения
 === Организация работы (Как студенты будут работать в команде?) ===
 студента.
 Обязанности будут распределяться равномерно по двум направлениям:
-. Работа с извлечением данных из текста,
+. Работа с извлечением данных из текста и NLP.
 . Развитие функционала веб-приложения.
-=== Компоненеты (Из каких частей состоит проект?) ===
+=== Компоненты (Из каких частей состоит проект?) ===
 . Создание прототипа, обрабатывающего вышеуказанные параметры текста договора и определяющие время и стоимость проверки - ноябрь 2016г.
@@ Строка 33: / Строка 38: @@
 === Какие будут использоваться технологии? ===
 Студенты научатся:
- - обрабатывать текст на разных уровнях препроцессинга (токенизация, pos-tagging, разбиение на предложения)
+- обрабатывать текст на разных уровнях препроцессинга (токенизация, pos-tagging, разбиение на предложения)
- - работать с сервером через ssh; работать в командной строке Linux
- - работать с приложениями посредством REST API
+- работать с сервером через ssh; работать в командной строке Linux
- - работать с бэкендом на Django/Flask
- - писать фронтенд, используя современные фреймворки и технологии (Bootstrap/JQuery и т.п.)
+- работать с приложениями посредством REST API
- - работать с системой контроля версий git
- - покрывать код тестами
+- работать с бэкендом на Django/Flask
+- писать фронтенд, используя современные фреймворки и технологии (Bootstrap/JQuery и т.п.)
+- работать с системой контроля версий git
+- покрывать код тестами
 === Какие начальные требования? ===
-знания Python
+- знания Python
-начальные знания HTML, CSS
-инициативность в решении задач разработки
+- начальные знания HTML, CSS
-желательно и очень приветствуется: знание JavaScript, Django/Flask, работа с REST API, NLP, scikit-learn
-или желание во всем этом разбираться
+- инициативность в решении задач разработки
+- желательно и очень приветствуется: знание JavaScript, Django/Flask, работа с REST API, NLP, scikit-learn
+- или желание во всем этом разбираться
 === Темы вводных занятий ===
 . Общее описание технологий NLP и алгоритмов машинного обучения.
 . Методология работы с данными для решения задач проекта по обработке юридического текста договоров.
 . Характеристики технологий, которые мы используем для решения задач семантического распознавания текста.
 === Критерии оценки ===
 В части работы по извлечению данных и NLP:
 -5:
 создать модуль препроцессинга текста
 -7:
 улучшать работу сплиттера предложений
 -10
 готовый хорошо работающий модуль препроцессинга;
@@ Строка 64: / Строка 84: @@
 В части web:
 -5:
 развитие функционала веб-приложения
 -7:
 разработка модуля хранения и передачи документов клиента
 -10:
 добавление платежки в веб-приложение.