Применение нейросетевой модели для классификации и оценки инвестиционных проектов в рамках экономического анализа в ГИС

Работа посвящена разработке интеллектуальной геоинформационной системы для анализа инвестиционных проектов на основе автоматизированной обработки текстовой информации. Система интегрирует методы об работки естественного языка, машинного обучения и традиционные методы геопространственного анализа для структурирования информации об экономических объектах из разнородных открытых источников. Основной вклад работы состоит в разработке методологии многоэтапной обработки текстовых данных и реализации ней росетевой архитектуры на основе модели T5, которая обеспечивает одновременное решение задач классифика ции стадии проекта и предсказания его стоимости. Система демонстрирует высокий потенциал для практиче ского применения в области инвестиционного анализа и управления проектными портфелями. Работа содержит рекомендации по совершенствованию системы, включая применение методов активного обучения, трансферно го обучения (transfer learning) и развитие методов интерпретируемости результатов.