Российские Системы обработки текста

Программные системы обработки текста (СОТ, англ. Text processing, TP) – это компьютерные программы, предназначенные для создания, редактирования, сохранения и распечатывания документов, содержащих тексты, формулы, таблицы, диаграммы, схемы, рисунки, исходные программы и данные для них. Использование СОТ предоставляет ряд преимуществ, включая легкость изменения документов, возможность печати в любом количестве экземпляров, форматирование с применением различных шрифтов, использование документов в электронном и печатном виде.

Обработка текста как деятельность представляет собой комплекс операций, направленных на создание, редактирование, форматирование, сохранение и вывод текстовых документов. Она включает в себя не только непосредственное внесение и изменение текстовой информации, но и работу с дополнительными элементами, такими как формулы, таблицы, диаграммы, схемы и графические изображения, что позволяет формировать комплексные и многофункциональные документы. В условиях цифровизации обработка текста приобретает особое значение, поскольку требует применения современных программных решений, обеспечивающих высокую скорость и качество работы с документами.

Ключевые аспекты данного процесса:

• создание новых текстовых документов,
• внесение изменений в существующие документы,
• форматирование текста с использованием различных шрифтов и стилей,
• вставка и редактирование таблиц, формул, диаграмм и изображений,
• сохранение документов в различных электронных форматах,
• печать документов в необходимом количестве экземпляров,
• конвертация документов между различными форматами.

Современные системы обработки текста значительно расширяют возможности работы с документами, позволяя автоматизировать рутинные операции, обеспечивать совместную работу нескольких пользователей и интегрировать текстовые документы с другими информационными системами. Поэтому внедрение цифровых (программных) решений для обработки текста становится ключевым фактором повышения эффективности деловой и научной деятельности.

Для лучшего понимания функций, решаемых задач, преимуществ и возможностей систем категории, рекомендуем ознакомление с образцовыми примерами таких программных продуктов:

PolyAnalystМегапьютер ИнтеллидженсОфициальный сайт

Системы обработки текста предназначены для создания, редактирования, сохранения и распечатывания документов, содержащих разнообразные элементы — тексты, формулы, таблицы, диаграммы, схемы, рисунки, а также исходные программы и данные для них. Эти системы обеспечивают комплексную работу с текстовой и графической информацией, позволяя пользователям формировать документы в соответствии с требуемыми стандартами и форматами.

Функциональное предназначение систем обработки текста заключается в упрощении и оптимизации процесса работы с документами. Они предоставляют возможности для лёгкого внесения изменений в содержание и оформление документов, печати необходимого количества экземпляров, применения различных шрифтов и стилей форматирования, а также использования документов как в электронном, так и в печатном виде. Это существенно повышает эффективность работы с текстовой информацией и облегчает процессы её распространения и архивирования.

Системы обработки текста в основном используют следующие группы пользователей:

• сотрудники офисов и административных подразделений для создания и редактирования деловой документации, отчётов и презентаций;
• преподаватели и студенты для подготовки учебных и научных работ, статей, диссертаций и других текстовых материалов;
• писатели, журналисты и редакторы для создания литературных произведений, статей, новостных материалов и их редактирования;
• разработчики программного обеспечения для документирования кода, создания технической документации и спецификаций;
• специалисты в области юриспруденции для подготовки юридических документов, договоров, исковых заявлений и других правовых материалов.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Дообучение

Функции Дообучения позволяют улучшить качество работы системы ИИ или модели, обучая её на дополнительных данных со стороны пользователя. Это может быть полезно, если модель не справляется с некоторыми задачами, если требуется улучшить ее точность или обеспечить специализацию для решения узконаправленных задач. Дообучение может быть выполнено на основе новых данных или на уже имеющихся данных, которые были ранее не использованы для обучения модели.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Интеграция данных

Функции Интеграции данных позволяют объединять и синхронизировать информацию из различных источников и форматов в единую систему, обеспечивая её целостность, актуальность и доступность для последующего анализа и обработки в режиме реального времени.

Интеллектуальный анализ данных

Функция Интеллектуальный анализ данных в ИИ позволяет анализировать большие объемы данных в различных формах (структурированные данные, текст, изображения, аудио, видео или смешанные данные) и извлекать из них полезную информацию. Такой анализ включает в себя распознавание закономерностей, выявление тенденций и предсказание будущих значений.

Классификация данных

Функции Классификации данных позволяют автоматически распределять информацию по заранее заданным категориям и параметрам, выявлять закономерности в массивах данных, определять принадлежность объектов к определённым группам и типам, а также структурировать неструктурированную информацию для дальнейшего анализа и обработки.

Кластеризация

Функции Кластеризации позволяют автоматически группировать данные по схожим характеристикам, выявлять скрытые паттерны и взаимосвязи между объектами, разделять массивы информации на значимые категории без предварительного обучения, что помогает в анализе и принятии решений.

Машинное обучение

Функции Машинного обучения позволяют автоматически обучать модели на основе больших массивов данных для повышения точности обработки информации.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Мониторинг данных

Функции Мониторинга данных обеспечивают непрерывное отслеживание потоков информации, автоматическое выявление аномалий и отклонений в режиме реального времени, а также своевременное оповещение пользователей о критических изменениях и событиях в обрабатываемых данных.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Обработка видео-данных

Функции обработки видео-данных позволяет системе работать с информацией в форме видео-потока при помощи методов искусственного интеллекта, проводить разбор, анализ или синтез (генерацию) информации.

Обработка визуально-графических данных

Функции обработки визуально-графических данных позволяет извлекать и генерировать информацию в виде графических данных, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученной информации, преобразовывать или создавать новые графические материалы.

Обработка голосовых данных

Функции обработки голосовых данных позволяет работать с голосовыми данными, такими как распознавание речи, синтез речи и обработка естественного языка. Это позволяет создать системы, которые могут понимать и отвечать на голосовые запросы, а также генерировать речь на основе текста или других входных данных.

Обработка звуковых данных

Функции обработки звуковых данных (аудио-анализ) позволяет извлекать полезную информацию и смысл из звуковых сигналов, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученных данных, а также генерировать аудиальную информацию.

Обработка структурированных данных

Функции обработки структурированных данных позволяет использовать для работы данные, которые организованы в виде форматированных хранилищ, баз данных, электронных таблиц и иных структурированных форматов, в которых элементы данных имеют адресацию для более эффективной обработки и анализа.

Обработка текстовых данных

Функции обработки данных текста представляет собой инструментарий для работы ИИ с информацией в виде текста путём структурирования исходного текста, анализа текстовых шаблонов (паттернов), оценки смысла (семантики) текста, а также применения текстовых генеративных алгоритмов.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

Прогнозирование

Функции Прогнозирования позволяют строить предсказательные модели на основе исторических и текущих данных, выявлять тенденции развития процессов, оценивать вероятные сценарии будущего и определять потенциальные риски для принятия обоснованных управленческих решений.

Визуализация

Визуализация позволяет представлять сложные массивы данных в понятной графической форме, наглядно отображать взаимосвязи и закономерности, выявлять аномалии и тренды, облегчать анализ результатов обработки информации, а также обеспечивать эффективное взаимодействие между специалистами при интерпретации полученных данных.

Оптимизация процессов

Оптимизация процессов позволяет автоматизировать и улучшать бизнес-операции за счет анализа данных в реальном времени, выявления узких мест, прогнозирования результатов изменений, распределения ресурсов, настройки параметров работы системы и повышения общей эффективности выполнения задач.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса Системы обработки текста (СОТ) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность продукта для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для малого бизнеса могут подойти более простые и доступные решения с базовым набором функций, тогда как крупным корпорациям потребуются мощные системы с расширенными возможностями для работы с большими объёмами данных и поддержкой многопользовательского режима. Также важно учитывать отраслевые требования — например, в юридической сфере могут быть необходимы функции для работы с правовыми базами данных и шаблонами документов, а в образовательной — возможности для создания интерактивных учебных материалов. Не менее значимы технические ограничения, включая совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой, требования к аппаратным ресурсам и поддержке определённых форматов файлов. Кроме того, стоит обратить внимание на наличие функций для обеспечения безопасности данных, возможности интеграции с другими корпоративными системами, поддержку совместной работы над документами и наличие инструментов для автоматизации рутинных задач.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с операционной системой и другим ПО, используемым в компании;
• поддержка необходимых форматов файлов (например, DOCX, PDF, ODT и др.);
• возможности для совместной работы и удалённого доступа к документам;
• наличие инструментов для защиты конфиденциальной информации (шифрование, разграничение прав доступа и т. д.);
• поддержка отраслевых стандартов и шаблонов документов (например, для бухгалтерской или юридической документации);
• возможности для автоматизации типовых операций (например, автозаполнение форм, генерация отчётов);
• масштабируемость системы и возможность расширения функционала за счёт модулей или плагинов;
• наличие механизмов для версионирования документов и отслеживания изменений;
• поддержка работы с мультимедийными элементами (изображения, таблицы, диаграммы) и сложными структурами данных (формулы, таблицы баз данных).

После анализа перечисленных факторов можно составить перечень требований к СОТ и приступить к поиску подходящих решений на рынке. При этом важно не только оценить функциональные возможности продукта, но и учесть такие аспекты, как стоимость лицензирования и обслуживания, наличие технической поддержки и обучающих материалов, а также репутацию разработчика и отзывы других пользователей. Особое внимание следует уделить соответствию продукта действующим законодательным и нормативным требованиям, например, в части обработки персональных данных или обеспечения электронного документооборота.

Системы обработки текста (СОТ) играют ключевую роль в работе с текстовой информацией, обеспечивая широкие возможности для создания, редактирования и распространения документов. Их применение приносит ряд существенных преимуществ и выгоды для пользователей и организаций.

• Упрощение редактирования контента. СОТ позволяют легко вносить изменения в документы, исключая необходимость перепечатывать весь текст. Это существенно сокращает время и усилия, затрачиваемые на корректировку материалов.

• Гибкость форматирования. Системы предоставляют обширные возможности для форматирования текста: использование различных шрифтов, размеров, стилей, создание таблиц, диаграмм и других элементов. Это позволяет адаптировать документ под конкретные требования и стандарты.

• Многоформатность использования документов. СОТ обеспечивают возможность работы с документами как в электронном, так и в печатном виде. Это даёт гибкость в выборе способа распространения и хранения информации.

• Масштабируемость печати. С помощью СОТ можно печатать документы в любом необходимом количестве экземпляров без потери качества, что удобно для распространения материалов среди большого числа пользователей.

• Интеграция мультимедийных элементов. Возможность включения в документы формул, таблиц, диаграмм, схем и рисунков расширяет функциональные возможности и повышает информативность материалов.

• Удобство хранения и обмена данными. Электронные документы занимают меньше места по сравнению с бумажными, их легче хранить и передавать через электронные каналы связи, что способствует оптимизации рабочих процессов.

• Повышение эффективности совместной работы. СОТ поддерживают функции, позволяющие нескольким пользователям одновременно работать над одним документом, что ускоряет процесс согласования и редактирования материалов.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Системы обработки текста, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

• создание и редактирование текстовых документов с возможностью включения формул, таблиц, диаграмм, схем и графических элементов,
• сохранение документов в различных форматах для обеспечения совместимости с другими системами и устройствами,
• форматирование текста с применением различных шрифтов, стилей, размеров и других параметров оформления,
• возможность печати документов в любом количестве экземпляров с сохранением исходного форматирования,
• работа с исходными программами и данными для них, включая возможность встраивания кода и его форматирования.

В соответствие с аналитическими прогнозами Soware, в 2026 году на рынке систем обработки текста (СОТ) продолжат развиваться тенденции, связанные с углублением интеграции искусственного интеллекта, расширением мультимодальных возможностей, улучшением совместной работы и безопасности данных, а также оптимизацией работы с большими объёмами информации. Среди ключевых трендов можно выделить:

• Интеграция генеративных моделей. СОТ будут предлагать более совершенные инструменты для автоматического создания и редактирования текстов с учётом контекста и стиля, что позволит ещё больше повысить эффективность работы с документами и снизить трудозатраты пользователей.

• Семантический анализ и извлечение знаний. Системы получат расширенные возможности для выявления скрытых закономерностей в текстах, автоматического формирования сводок и отчётов на основе анализа больших объёмов данных, что будет востребовано в аналитических и исследовательских задачах.

• Развитие мультимодальных интерфейсов. СОТ станут ещё более тесно интегрироваться с голосовыми ассистентами, системами распознавания речи и текста, что позволит пользователям взаимодействовать с документами с помощью различных модальностей и повысит удобство работы.

• Инструменты совместной работы. Появится больше решений для одновременного редактирования документов с расширенными возможностями версионирования, комментирования, отслеживания изменений и управления правами доступа, что улучшит командную работу над проектами.

• Интеграция с системами управления данными. СОТ будут обеспечивать более тесную связь с базами данных, системами управления контентом и бизнес-приложениями, что упростит процесс извлечения данных и их использования в документах.

• Безопасность и защита данных. Системы получат расширенные механизмы шифрования, аутентификации и контроля доступа, а также инструменты для обнаружения и предотвращения утечек информации, что будет отвечать растущим требованиям к защите данных.

• Оптимизация обработки больших объёмов данных. СОТ будут оснащаться усовершенствованными алгоритмами машинного обучения и обработки естественного языка для анализа масштабных текстовых корпусов, что найдёт применение в научных исследованиях, юриспруденции, финансовом анализе и других областях.

Россия

PolyAnalyst, Инлексис Голосовой бот, МТС Exolve Роботы, Linkage ABI, IQPLATFORM, 3i NLP Platform, Smart Code Engine, 3i Search Platform, Naumen KnowledgeCat, 3i Speech Transcriptor, Extractor.expert, 3i VoxKit

Финляндия

M-Brain Intelligence Plaza

Нидерланды

Elasticsearch