У статті представлено розвиток програмної реалізації методів аналізу та нормоконтролю текстових технічних звітів у форматі docx з метою перевірки їх відповідності встановленим вимогам. Запропоноване рішення використовує технології .NET, WPF та DocumentFormat.OpenXml для перевірки коректності форматування сторінок, послідовності стилів, наявності порожніх рядків та відповідності параметрів сторінок стандартам (A4, Letter). Також адміністраторам надано можливість гнучко налаштовувати послідовність стилів за допомогою параметрів «before» і «after».
Однією з ключових особливостей реалізації є оптимізація розміру програми, яка дозволила зменшити її обсяг її попередньої версії на понад 50% без втрати функціональності. Усі виявлені програмою невідповідності фіксуються у звітному файлі для подальшого аналізу. Програмне рішення спрощує процес нормоконтролю документації, підвищує якість документів та сприяє стандартизації звітності в організаціях, зменшуючи витрати часу та ресурсів.
Результати роботи демонструють, що автоматизований підхід до нормоконтролю документів, таких як пояснювальні записки до до бакалаврських та магістерських кваліфікаційних робіт, здатен значно підвищити якість обробки даних та полегшити управління документацією, сприяючи подальшому розвитку комп’ютерної інженерії та оптимізації робочих процесів.
- Hlukhov V. S. and Sydorko D. S., "Algorithms and software for verification of scientific and technical text documents" 2023 Applied Aspects of Information Technology 2023; Vol.6 No. 3:304–317, doi: 10.15276/aait.06.2023.21.
- D. Jung, M. Kim and Y. -S. Cho, "Detecting Documents With Inconsistent Context," in IEEE Access, vol. 10, pp. 98970-98980, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3204151.
- S. Eken, H. Menhour and K. Köksal, "DoCA: A Content-Based Automatic Classification System Over Digital Documents," in IEEE Access, vol. 7, pp. 97996-98004, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2930339.
- K. Nguyen, A. Nguyen, N. D. Vo and T. V. Nguyen, "Vietnamese Document Analysis: Dataset, Method and Benchmark Suite," in IEEE Access, vol. 10, pp. 108046-108066, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3211069.
- H. Lee and H. -W. Lee, "Hidden Message Detection in MS-Word File by Analyzing Abnormal File Structure," 2020 International Conference on Green and Human Information Technology (ICGHIT), Hanoi, Vietnam, 2020, pp. 54-57, doi: 10.1109/ICGHIT49656.2020.00021.
- W. Xu, Y. Xu, G. Huo, Y. Yang and Y. Jin, "Optimized Dual-mode Security Encryption Chip Design Based on Hash Algorithm," 2022 IEEE 11th International Conference on Communication Systems and Network Technologies (CSNT), Indore, India, 2022, pp. 566-570, doi: 10.1109/CSNT54456.2022.9787655.
- R. N. Kulkarni, C. Ganesh, D. K. B K, H. B and A. P. Reddy, "Novel Approach to Detect Plagiarism in the Document," 2023 International Conference on Distributed Computing and Electrical Circuits and Electronics (ICDCECE), Ballar, India, 2023, pp. 1-6, doi: 10.1109/ICDCECE57866.2023.10150442.
- J. Chang and M. Fanguy, "Collab_doc_maker: An Automatic Google-Doc-making Tool," 2021 16th International Conference on Computer Science & Education (ICCSE), Lancaster, United Kingdom, 2021, pp. 806-809, doi: 10.1109/ICCSE51940.2021.9569570.
- B. Li, Y. Chen and L. Zeng, "Kenet: Knowledge-Enhanced DOC-Label Attention Network for Multi-Label Text Classification," ICASSP 2024 - 2024 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Seoul, Korea, Republic of, 2024, pp. 11961-11965, doi: 10.1109/ICASSP48485.2024.10447643.
- N. Nissim, A. Cohen and Y. Elovici, "ALDOCX: Detection of Unknown Malicious Microsoft Office Documents Using Designated Active Learning Methods Based on New Structural Feature Extraction Methodology," in IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. 12, no. 3, pp. 631-646, March 2019, doi: 10.1109/TIFS.2016.2631905.
- Academic Journals and Conferences. Advances in Cyber-Physical Systems. Available at: https://science.lpnu.ua/acps (Accessed: 18/10/2024)