Последнее время я как-то подзабросил этот блог, но пришло время исправиться и начать обновлять его более менее регулярно.
За прошедшее время произошло довольно много изменений. Прежде всего у нас образовалась команда, которая создает и развивает технологию, основы которой я излагал в этом блоге. Основной продукт, который мы хотим предложить пользователям это семантический анализатор текста.
Таким образом этот блог будет уже не столько моим личным, сколько блогом компании где мы будем сообщать последние новости.
В ближайший четверг (6.07.2023) выступаю на онлайн семинаре сообщества AGI Russia. Расскажу о реализуемой нами технологии семантического анализа текста.
Основные ее особенности:
Моделирование понятий БЕЗ использования объектно-ориентированной онтологии (классов, наследования)
Моделирование понятий на основе присвоения свойств («свойство-ориентированный подход») в духе концепции ECS (Entity Component System)
Построение на первом этапе семантической сети 1-го уровня («грамматической») и преобразование ее затем в «окончательную» на основе базы знаний
Выложили в открытый доступ демо практического применения Real AI для решения задачи защиты от автопостинга и ботов – https://real-ai.ru/demo_cap. Чтобы успешно решить капчу необходимо понять фразу и выбрать указанные в ней объекты. Фразы написаны на естественном языке, что значительно затрудняет возможность автоматизации решения существующими нейросетевыми подходами.
Основные особенности: • Ответ на капчу нигде не хранится. Решение и сопоставление происходит на стороне сервера Real AI. • Вероятность решить капчу перебором – 0,02%. • Неограниченный потенциал понимаемых Real AI фраз для разбора. • Объяснимость ответа. Разбор каждой фразы можно посмотреть в демо Real AI SA или нажав кнопку «Построить модель фразы в Real AI».
Из основного в текущем обновлении: -Добавили новых характеристик, таких как свежий, лежалый и др. -Внесли в базу знаний несколько синонимов к имеющимся понятиям. Например Зрелый, как синоним Спелый, Немного, как синоним Мало. -Добавили механизм применимости характеристик. Ящики, коробки и упаковки не могут быть спелыми и сладкими. Теперь можно разбирать вот такую сложную фразу «Большая коробка вишни и упаковка укропа. Она сладкая» https://vk.cc/cnBZ82 .
Демо возможностей Real AI Семантический анализатор стало доступно ОНЛАЙН.
Демо-сценарий находит в тексте объекты и соответствующие им свойства. База знаний ограничена некоторыми фруктами и овощами, и рядом их характеристик. Список известных понятий можно посмотреть ЗДЕСЬ.
Основные возможности:
Обработка ссылок:
через местоимения («Красная тыква. Она спелая»);
через объект со свойствами («Красные яблоки и зеленые яблоки. Красные яблоки большие»);
через общий класс («Груши, тыквы, бананы. Фрукты сладкие»).
Понимание пропущенных слов («Мои большие и его маленькие тыквы. Его тыкв пять»).
Понимание разных ролей одного слова («Сорт яблок Голден» и «Сортов яблок много»).
Вполне вероятно, что не все возможные обороты речи учтены в данном демо, будем признательны, если сообщите нам о некорректных случаях построения сети. Постараемся в следующей версии исправить.
Будем рады услышать ваши комментарии, а также предложения по улучшению и дополнению демо в комментариях здесь или на нашей странице в сети ВКонтакте!
Фонд содействия инновациям предоставил грант на наш проект по выявлению ответственных и формированию списка поручений на основании распорядительных документов организации (приказов, служебных записок, протоколов).
Благодарны сотрудникам и экспертам фонда за оказанную поддержку!
Наш проект семантического анализатора прошел конкурсный отбор и включен в состав участников акселератора Архипелага 2022. Посмотрим будет ли от этого какая-то польза…
На этот четверг, 28.04.2022, запланировано мое выступление на онлайн-семинаре сообщества AGI Russia. Тема — «Представление знаний в виде семантической сети основанной на действиях. Потенциал подхода для создания сильного ИИ«
Планирую рассказать и показать, как с помощью структуры одного вида (действия) можно описывать самые разные понятия. Также кратко расскажу о применении данного подхода для семантического анализа текста и возможных путях реализации функций, относимых к сильному искусственному интеллекту — целенаправленное поведение (для произвольных целей), объяснение поведения, построение гипотез и т.д. Будет возможность задать вопросы и высказать свои соображения.
