Как определить принадлежность текста автору? Ниже по ссылке кейс классификации текста с помощью нейросети и авторского инварианта

Всем добрый день! Хочу поделиться опытом анализа текста. Возьму рабочий пример документов в отношении граждан, проходящих процедуру банкротства. Задача заключается в автоматизированном сборе информации из текста 300 тыс. документов такой как: номер счета, с которого можно снять средства, разрешенная сумма, период действия. Пример интересующей меня части документа уже здесь

Zero-shot классификация текстов представляет из себя задачу классификации, где модель не нуждается в обучении. Модель способна предсказать, к какому из заданных пользователем классов с наибольшей вероятностью относится текст

Проект Natasha хорошо зарекомендовал себя в решении задач NER для работы с русским языком. Он предоставляет возможности для базовой обработки текстов: сегментация на токены и предложения, морфологический и синтаксический анализы, лемматизация и, наконец, распознавание именованных сущностей – аспект, который мы подробно рассмотрим сегодня. Также будет представлено составление своих правил с помощью Yargy-парсера, что необходимо в тех случаях, когда готовые решения показывают низкое качество.

Возможно ли получить достаточно информации из суммаризированного текста новостных материалов? В этой статье постараюсь ответить на этот вопрос.

Для решения задач обработки текстов на естественном языке на сегодняшний день существует множество библиотек для python. Один из них — библиотека Stanza от StanfordNLPGroup.