새로운 알고리즘은 Digital Breakthrough 해커톤 중에 만들어졌습니다. 인공지능센터 직원
Hackathon 참가자는 다음을 개발해야 했습니다.문서의 언어 분석을 수행한 후 1인칭 서술을 3인칭 텍스트로 변환하는 알고리즘입니다. 예를 들어 "Ivanov가 나에게 접근한 것을 보았습니다"에서 "그는 Ivanov가 그에게 접근한 것을 보았습니다"로 변환합니다. Innopolis University 팀은 12GB의 뉴스 보도 데이터 세트에서 신경망을 훈련했습니다. 원하는 주제에 대한 술어의 소속을 표시하고 단어의 형태와 형태학적 범주를 결정합니다.
신경망 결과는 다음을 작성하는 데 사용되었습니다.휴리스틱과 러시아어 규칙을 기반으로 하는 Python 알고리즘. 솔루션은 부서별 텍스트(항상 읽기 쉬운 것은 아님)의 특수성을 고려하며 문학 텍스트를 처리할 수도 있습니다. 알고리즘은 대명사, 동사, 전치사, 따옴표, 직접 연설을 처리하고 이름에 대명사의 소속을 결정하고 문자, 날짜, 금액, 위치를 강조 표시합니다.
러시아 IT 대학 직원이 제안했습니다.사용자가 텍스트를 삽입하고, 다양한 형식의 텍스트 파일, 음성 인식을 위한 오디오 파일 및 텍스트가 있는 이미지를 로드할 수 있는 웹 인터페이스를 사용하여 복잡한 서비스에 알고리즘을 구현합니다. 또한 텍스트의 변경된 부분을 선택하여 LibreOffice용 플러그인이 개발되었습니다.
“개발된 솔루션은러시아 연방 내무부. 알고리즘은 예제를 사용하여 우수한 결과를 보여주었습니다. Innopolis 대학 인공 지능 센터 직원인 Semyon Kiselev 팀장은 "48시간 만에 부서에서 구현할 준비가 된 크로스 플랫폼 자율 제품을 개발했으며 법 집행관의 일상적인 작업을 덜어줄 수 있습니다."라고 말했습니다.
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