EasyLaw (командный проект): различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 63: Строка 63:
=== Темы вводных занятий ===
=== Темы вводных занятий ===
1. Общее описание технологий NLP и алгоритмов машинного обучения.
1. Общее описание технологий NLP и алгоритмов машинного обучения.
2. Методология работы с данными для решения задач проекта по обработке юридического текста договоров.
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.
3. Характеристики технологий, которые мы используем для решения задач семантического распознавания текста.



Версия от 12:54, 3 октября 2016

Компания EasyLaw
Учебный семестр Осень 2016
Учебный курс 3-й курс
Максимальное количество студентов, выбравших проект: 2



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.

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 ABBYY OCR OCR.space

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.

Похожие проекты

Похожими проектами являются:

Россия: Сервис "Электронный юрист" от компании "Система Юрист" и "Актион" (https://dogovor.1jur.ru/#/).

США: LawGeex (www.lawgeex.com), KiraSystems (www.kirasystems.com), Beagle (www.beagle.ai).

Контактная информация

+7(906)032-63-56 Григорий Игнатьев