СТРОИТЕЛЬСТВО И АРХИТЕКТУРА

Разработка и тестирование программного решения для автоматической классификации строительных материалов, основанного на алгоритмах нечеткого сравнения текстовых строк

Авторы

  • Артуш Ваганович Абгарян Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана

Как цитировать

ГОСТ Абгарян А. В. Разработка и тестирование программного решения для автоматической классификации строительных материалов, основанного на алгоритмах нечеткого сравнения текстовых строк // СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ. 2025. Т. 69. № 7. С. 16-38.
APA Абгарян, А. В. (2025). Разработка и тестирование программного решения для автоматической классификации строительных материалов, основанного на алгоритмах нечеткого сравнения текстовых строк. СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ, 69(7), 16-38.

Аннотация

В статье анализируются процессы автоматического сопоставления текстовых обозначений строительных материалов с официальным классификатором строительных ресурсов (КСР). Рассматривается структура, преимущества и недостатки, а также перспективы интеграции КСР. Автором проведен анализ алгоритмов нечеткого сопоставления строк с целью проектирования многоуровневого словаря синонимов с использованием метода сравнения текстовых строк, позволяющего выявлять их близость при наличии опечаток, вариаций написания или перестановок слов. Целью настоящего исследования является разработка и тестирование программного решения, основанного на методах нечеткого сравнения строк, для автоматической классификации коммерческих наименований материалов по КСР.

Ключевые слова

классификатор строительных ресурсов (КСР) нормализации терминов КСР метода сравнения текстовых строк нечеткое сопоставление строк лемматизация токенизация адаптивный словарь синонимов

Библиографические ссылки

Бондаренко П.И. Лемматизация русского языка: теория и практика: моногр. СПб.: Наука, 2019. 312 с.

Васильева И.Н., Морозова Т.С. Применение TF-IDF для предобработки текстовых данных // Прикладная информатика. 2020. Т. 12. № 4. С. 33-41.

Гусев А.Ю., Лобова Е.В. Анализ алгоритмов обработки естественного языка // Вестник Новосибирского государственного университета. 2020. № 5. С. 45-56.

Иванов С.А. Машинное обучение: алгоритмы и применения: уч. пос. М.: БХВ-Петербург, 2022. 480 с.

Кадышева О.В. Особенности лемматизации в русском NLP // ML и Data Science в России. 2023. Вып. 12. С. 56–63

Классификатор строительных ресурсов // ФГИС ЦС Минстроя России. https://fgiscs.minstroyrf.ru/ksr/

Кузнецов М.А. Метрика Джаро-Винклера в задачах информационного поиска // Информационные технологии и вычислительные системы. 2021. Т. 19. № 1. С. 10–19.

Литвинова Е.А. Теория и практика систематизации данных в строительстве // Строительные технологии. 2022. № 8. С. 25-34.

Маслова Т.В., Сергеева Л.В. Токенизация текстовых данных: методы и инструменты // Информационные технологии. 2020. № 5. С. 12–20.

Сидоров Д.П. Расстояние Левенштейна и его приложения // Математические методы анализа данных. 2018. Т. 3. № 2. С. 78-89.

Ушакова Н.В. Методы нечеткого поиска в информационных системах: моногр. М.: Вершина, 2021. 256 с.

Bezdek J.C. Pattern recognition with fuzzy objective function algorithms: monograph. NY: Plenum Press, 1981. 246 p.

Bray T., Paoli J., Sperberg-McQueen C.M. JSON Data Interchange format: RFC 8259 // IETF. 2017.

Devlin J., Chang M. W., Lее K., Toutanova K. BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding // Proceedings of the 2019 сonf. of the North American сhapter of the Association for Computational Linguistics: Human language Technologies (NAACL-HLT’19). Minneapolis, 2019. рр. 4171-4186.

Fielding R.-T. Architectural styles and the design of network-based software architectures: Ph.D. diss. Irvine: University of California, 2000.

Lemanapro // lemanapro.ru. 2025.

Mikolov T., Chen K., Corrado G., Dean J. Efficient estimation of word representations in vector space // arXiv:1301.3781. 2013.

Pennington J., Socher R., Manning C.D. GloVe: Global vectors for word representation // Proceedings of the 2014 сonf. on empirical methods in natural language processing (EMNLP’14). Doha, 2014. рр. 1532-1543.

Petrovich // petrovich.ru. 2025.

pymorphy2. Документация // pymorphy2.readthedocs.io. 2025. https://pymorphy2.readthedocs.io/

RapidFuzz. Документация // maxbachmann.github.io. 2025. https://maxbachmann.github.io/RapidFuzz/

Weiss D.J., Sahin A. Computerized adaptive testing: from concept to implementation. NY: Guilford Press, 2024. 360 p.

Winkler W.E. String comparator metrics and enhanced decision rules in the Fellegi-Sunter model of record linkage // Proceedings of the Section on survey research methods. Alexandria, 1990. pp. 354-359.

Winkler W.E. String comparator metrics and enhanced decision rules in the Fellegi-Sunter model of record linkage // Proceedings of the Section on survey research methods. Alexandria, 1990. pp. 354-359.

YAML 1.2 Specification // yaml.org. 2025. https://yaml.org/spec/1.2/

Zhang P.A., Huang F., Zhou Y. Hybrid tokenization for cross-language fuzzy matching // ACM Transactions on information systems. 2021. Vol. 39. № 4. Article 44.

Опубликован

2025-07-30

Выпуск

Раздел

СТРОИТЕЛЬСТВО И АРХИТЕКТУРА

Метрики

671 просмотров
0 скачиваний
Хотите опубликоваться?
Подать статью

Машиночитаемые метаданные

Похожие статьи

1 2 3 4 5 6 > >> 

Вы также можете начать расширеннвй поиск похожих статей для этой статьи.