Имеются отчёты о проделанной работе и запланированных мероприятиях, а также прогнозы и планы на будущее.
Неструктурированные данные нужно привести к более структурированному виду — тексты в таблицы-факты.
Сначала выделяются маркеры (индикаторы, количественные и качественные характеристики, учреждения, мероприятия, социальный объект и т.д.), а затем отношения между ними (прогнозы, реализованные изменения, текущее положение дел и др.).
Типы отношений при этом получают тональную окраску — отрицательное, нейтральное, позитивное.
Стек технологий
Python, TensorFlow, Keras, Sklearn, XGBoost