Gobernantza, Administrazio Digital eta Autogobernu Saila

Dokumentuen edukia modu adimentsuan ateratzea

Deskribapena

Algoritmoak etxebizitzak birgaitzeko laguntza-eskaeren baldintzak betetzen direla egiaztatzeko beharrezkoak diren datuak ateratzen ditu dokumentuetatik. Deep Learning erabiltzen du LayoutLMren Transformers-ekin (BERT eta LayoutLM).
Erakundea:
Etxebizitza eta Hiri Agenda - Etxebizitzako Plangintzaren eta Prozesu Eragileen Zuzendaritza.
Arduraduna:
Mario Yoldi Domínguez.
Kontaktua:
Harremanetarako datuak.
Erakunde arduraduna arlo teknikoan:
EJIE - Negozioaren euskarria.
Domeinua edo gaia:
Etxebizitza.
Algoritmo edo sistemaren egoera:
Produktiboa.
Ezarpen-data:
2022
Bazkide/enpresa hornitzailea:
Inetum / Vicomtech.

Informazio gehiago

Sistema algoritmikoa zer daturekin entrenatzen ari den eta erabiltzen ari denean zer datu prozesatzen diren azaltzen da.

Datu-multzoaren izenburua URL (publikoa bada) Ereduan datuak erabiltzearen helburua
Etxebizitzak birgaitzearekin lotutako dokumentazioa: aurrekontuak, ohorezkoa, eskriturak, lizentziak, ziurtagiria, aktak, fakturak. Datuak ez daude eskuragarri publikoki Etxebizitzak birgaitzeko laguntza-eskaeren baldintzak betetzen direla egiaztatzeko beharrezkoak diren datuak ateratzea dokumentuetatik.

Sistemak sarrerako datuak automatikoki nola prozesatzen dituen azaltzen da, ereduaren emaitzak sortzeko.

Erabilitako teknologia:
LayoutLMv3 (leiho berri batean irekitzen da)liburu-denda (leiho berrian irekitzen da) Microsofteko ikertzaile-talde batek garatu zuen, Yiheng Xu, Minghao Li, Lei Cui, Shaohan Huang, Furu Wei eta Ming Zhou12 barne.
Algoritmo mota:
Dokumentuak ulertzeko eta prozesatzeko erabiltzen diren deep learning algoritmoak.
Algoritmoaren deskribapena:
LayoutLMv3  (leiho berri batean irekitzen da)dokumentuen irudiak ulertzeko transformadoreak erabiltzen dituen deep learning teknologia bat da. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) transformadoreen beste eredu bat da,
lengoaia naturalaren prozesamendua (NLP). LayoutLMv3 liburu-denda Microsofteko ikertzaile-talde batek garatu zuen, Yiheng Xu, Minghao Li, Lei Cui, Shaohan Huang, Furu Wei eta Ming Zhou12 barne.
Iturburu kodea eta auditoretza independentea:
Self-supervised pre-training techniques have achieved remarkable progress in Document AI.

Hala badagokio, berdintasuna eta diskriminaziorik eza sustatzeko neurriren bat ezarri behar izan den azaltzen da, adina, jatorria, nazionalitatea, hizkuntza, erlijioa, sinesmena, iritzia, jarduera politikoa eta abar direla-eta.

Ez da aplikatzen, ez baita erabiltzen AAren algoritmoetan aurreiritziak edo desberdintasunak sar ditzakeen alborapen-daturik.

Azaldu egiten da arduradunak nola dauden jakinaren gainean edo nola kontrolatzen duten sistema, eta ziurtatu behar da ez duela ondorio kaltegarririk edo desiorik sortzen.

Sistemak ez du inolako autonomia-mailarik erabakiak hartzerakoan, eskaeren baldintzak pertsonek baliozkotzen dituztelako, eta sistemak datu bakoitza atera den dokumentuaren zatia erakusten du, zuzena dela egiaztatu ahal izan dezaten.

Sistemarekin eta horiek arintzeko erabilitako metodoekin lotutako arrisku ezagunak.

Ez dago sistemarekin eta erabilitako metodoekin lotutako arriskurik, erabakiak hartzeko autonomia propiorik gabeko prozesuak direlako, baizik eta teknikariei zeregin horietan laguntzekoak. Eskaeren baldintzak eskuz baliozkotzen dituzte pertsonek, eta sistemak datu bakoitza atera den dokumentuaren zatia erakusten du, zuzena dela egiazta dezaten.

Azken aldaketako data: