EasyLaw (командный проект) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
м
Строка 26: Строка 26:
 
2. Развитие функционала веб-приложения.
 
2. Развитие функционала веб-приложения.
  
=== Компоненеты (Из каких частей состоит проект?) ===
+
=== Компоненты (Из каких частей состоит проект?) ===
 
1. Создание прототипа, обрабатывающего вышеуказанные параметры текста договора и определяющие время и стоимость проверки - ноябрь 2016г.
 
1. Создание прототипа, обрабатывающего вышеуказанные параметры текста договора и определяющие время и стоимость проверки - ноябрь 2016г.
  

Версия 22:44, 28 сентября 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