Разработчики: | ЭГО Транслейтинг |
Дата премьеры системы: | май 2019 года |
Технологии: | Офисные приложения |
Проект «Терминологический портал EGOTech как инструмент нормализации текстовых корпусов (dataset) для машинного обучения в области обработки естественного языка» вошел весной 2019 года в портфель инновационных разработок Фонда «Сколково». Разработчиком проекта выступила группа компаний ЭГО Транслейтинг. Направление разработки – «Стратегические компьютерные технологии и программное обеспечение».
2019: Описание проекта EGOTech
Cуть представленной технологии EgoTech Terminal (рабочее название проекта) – это создание инструмента для обработки, нормализации и анализа текстовых данных для машинного обучения.
Искусственный интеллект применяют преимущественно в бизнес-аналитике: при создании систем компьютерного зрения; а также в здравоохранении и системах обработки естественного языка. В разрезе обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) рассматривается также машинный перевод. Нейронные сети, основу искусственного интеллекта, нужно обучать. Обучение нейронной сети – это процесс, в котором параметры сети настраиваются путем моделирования среды, в которую эта сеть встроена. Для машинного обучения нейронных сетей необходимы чистые массивы данных, так как сети очень чувствительны к их качеству. Процесс очистки данных называется «нормализация». Для каждой конкретной цели могут быть применены различные критерии нормализации. Основными являются: обработка неязыковых элементов, единообразное употребление терминологии, дедупликация, разметка, приведение данных в табличную форму и пр., что осуществляется, в том числе, с помощью инструментов анализа и обработки языковой информации.
Инструмент EgoTech Terminal используется для сбора текстовых данных, их анализа, обработки (в частности, формирования тематических корпусов) и нормализации для обучения нейросети, в том числе для тренировки систем машинного перевода. Используя данный инструмент, пользователь получает:
- доступ к наработанным и очищенным текстовым данным;
- доступ к инструментам для создания и обработки тематических корпусов (domain-adaptive dataset) для обучения систем машинного перевода;
- доступ к инструментам обработки, нормализации и анализа текстовых данных.
Главная потребность потенциального заказчика – получить качественный и быстрый перевод больших объемов текста с наименьшими затратами. Используя данный инструмент, клиент получает качественный и быстрый отраслевой перевод за счет формирования очищенных данных; доступы к наработанным и очищенным текстовым корпусам, инструментам для создания и редактирования тематических баз данных (domain-adaptive dataset).TAdviser выпустил новую карту «Цифровизация банков»
Несмотря на то, что очистка данных (в том числе для машинного перевода) является востребованной технологией во многих отраслях, готовых и рыночно подтвержденных аналогов пока нет. Именно поэтому создатели продукта рассчитывают занять определенную нишу на рынке искусственного интеллекта.
Портал EGOTech создается с расчетом на максимальную открытость и удобство, как для пользователей, так и для разработчиков систем машинного перевода. Предполагается продажа подписки по модели SaaS и оказание услуг по обучению систем машинного перевода под нужды заказчика. Потребность в таких продуктах и услугах будет расти по мере формирования рынка автоматизированного перевода тематического материала. Активное продвижение проекта на российском рынке начнется с 2020 года, а с 2023 года будут предприняты шаги по выходу на международный рынок искусственного интеллекта.
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)