После ряда проблемных интервью определили явный запрос на доработку сайта Text2Graph.
Общаясь внутри команды или с подготовленными и знакомыми со свойство-ориентированным подходом коллегами складывалось впечатление, что одного преобразования текста в граф должно быть достаточно, чтобы сторонний наблюдатель оценил силу технологии.
Однако на практике все выглядит несколько по-другому.
Цепочка выводов «неструктурированный текст -> модель ->требуемая информация» попросту не возникает у неподготовленного наблюдателя.
Человек видит текст, видит модель, но понять что граф позволяет решить его проблемы непогруженному в тематику человеку тяжело.
Тезис о запросе более доступного описания мы слышали уже неоднократно, и первым шагом в этом направлении был раздел, с вариантами построения моделей из неструктурированного текста в трех разных предметных областях.
Поняли, что этого недостаточно и сейчас внесли два существенных дополнения.
Первое – под визуальным интерфейсом добавили таблицу с одним из вариантов обработки модели – поиском всех действий, их исполнителей и объектов. Например, введя фразу «Клиент берет деньги в кредит у банка и получает статус квалифицированного инвестора» на выходе получаем таблицу с двумя действиями, участником которых является «клиент».
Второе – раздел с предразобранными вариантами текста также дополнили итоговыми таблицами, демонстрирующими какую информацию можно извлекать. Для фрагмента новости – это участники и контекст, для преамбулы договора – наименования и реквизиты сторон, для приказа – матрица поручений.
Основная задача этих дополнений – сделать информацию о продукте и технологии более доступной и понятной, чтобы совершенно неподготовленный посетитель увидел, как анализируя текст наш семантический анализатор может решать именно его задачи и выдавать результат в понятном ему виде.
