Инструментарий оценки эффективности методов автоматических кластеризаций

Для автоматизации процессов экспертной классификации, а также построения матриц соответствия и оценочных функций было разработано приложение «Классификация документов электронного архива».

Приложение разработано в среде Borland Delphi 7.0 и использует базу данных klassification в формате MS SQL Server 2000.

В части функций экспертного классификатора в приложении реализована возможность выборки списка документов для экспертной классификации — как из произвольного каталога файлов, так и из электронной картотеки архива электронной документации проектной организации. При этом производится выделение децимального номера документа из идентификатора файла и приведение его к стандартному виду [2].

Процесс классификации можно запустить как для всего списка документов, так и для отдельного текущего документа.

Процесс экспертной классификации проходит интерактивно с участием оператора. Документы классифицируются по 4 признакам: виду документа, разделу документации, классу документации и тематике работ. Для каждого типа классификации в базе данных содержится справочник классов, используемых в процессе классификации. Справочник каждого типа в приложении можно просмотреть и редактировать на вкладке «Классы экспертной классификации» (рис. 1).

В процессе классификации программа проверяет наличие соответствующих классов в справочниках классификатора. Если класс найден, то он присваивается документу по данному типу классификации. Иначе программа формирует запрос к оператору на ввод нового класса данного типа.

Рис. 1. Справочники экспертного классификатора.

Результат классификации можно просмотреть как для каждого отдельного документа, так и для всей совокупности документов — на вкладке «Дерево классификации» — (рис. 2).

В приложении реализован инструментарий для «подгонки» различных структур данных кластеризаций к единому виду, для подготовки данных автоматических кластеризаций и экспертной классификации к сравнению.

На вкладке «Результаты» можно просмотреть значения оценочных функций для всех типов экспертной классификации и экспериментов автоматических кластеризаций, а также матрицы соответствия и списки документов, содержащихся в различных кластерах и совпавших для конкретных кластеров экспертной и автоматической кластеризаций (рис. 3).