Нейросимвольный подход к извлечению условий из тендерных документов: опыт разработчика

Автор описывает разработку прототипа под рабочим названием Tender Semantic Engine (TSE) — настольной системы для работы с тендерными документами. Ключевая задача — нейросимвольное извлечение условий из объёмных и неоднородных текстов, что на первый взгляд кажется тривиальным, но на практике упирается в качество разметки и неоднозначность формулировок.

Отдельный методологический нюанс, который подчёркивает автор: если фрагмент оказался неверным ответом на один вопрос, стоит проверить, не является ли он правильным ответом на другой. Это типичная проблема извлечения сущностей и условий, знакомая всем, кто строит пайплайны обработки юридических и тендерных текстов.

Материал будет полезен продуктовым и ML-инженерам, работающим с документным поиском и NLP в прикладных B2B-сценариях. Детали архитектуры и конкретные технические решения — в полной версии статьи на Хабре.