Система определения мнений из открытых источников
MACHINE LEARNING NAMED ENTITY RECOGNITION RELATION EXTRACTION OPINION MINING
На текущий момент большинство отраслей и экономик мира проходят «Цифровую трансформацию». В разных областях накоплены множество сырых текстовых, звуковых, цифровых данных которые с одной стороны имеют ценность, но с другой стороны практически невозможно их использовать для современных систем управления: проектами, знаниями, аналитическими инструментами и т.д.
Открытые источники содержат тексты, речевые сигналы, изображения, которые сначала переводятся в цифровую форму, а затем из них извлекается информация и снова возвращается человеку в семантической форме. Во многом проблема больших данных — это издержки битового представления информации, созданного для одних целей, а впоследствии используемого в других целях. В рамках данного направления предлагается применить подходы машинного обучения для преодоления следующих барьеров:
- необходимость больших размеченных выборок (корпусов) для успешного применения машинного обучения. Данный барьер сдерживает широкое применение алгоритмов обработки текстов естественного языка и распознавания речи. 
- низкая интерпретируемость способа получения прогноза нейросетевой моделью. Барьер не позволяет применять глубокое обучение в областях, где требуется объяснение способа получения решения. 
Мы разрабатываем решения для аналитических систем управления, извлечения и сопоставления информации. Задачи по распознаванию образов и извлечению знаний в части распознавания речи и анализа текстов из разнородных источников являются научно-исследовательскими.
Оптимальный уровень решения:
• Распознавания именованных сущностей из открытых источников с показателями меры качества F1 более 0.85;
• Построения взаимосвязей между извлеченными сущностями с показателями меры качества F1 более 0.35;
• Определение положительного/отрицательного мнения с показателем ROC-AUC более 0,85.
Система определения мнений из открытых источников позволяет:
• Работать с разными источниками данных: видеороликами (Youtube), аудиозаписями и текстовой информацией, находящейся в открытом доступе;
• Эффективно извлекать знания в рамках задач распознавания именованных сущностей и построения взаимосвязей между ними;
• На основе лексического и семантического контекста извлеченных знаний строить комплексную вероятностную оценка мнений. Например: анализ токсичности, «треша», и т.д.
Баир
Тучинов
Николаевич
Младший научный сотрудник
Отсутствует
Отсутствует
-
57215120683
-
-
РОССИЯ
Михаил
Федорук
Петрович
ректор
РОССИЯ
28.23.24
Модели восприятия информации в интеллектуальных системах
01.02.EP
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
05.08.NU
INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE
Баир
Тучинов
Николаевич
30 %
РОССИЯ
Иван
Бондаренко
Юрьевич
40 %
РОССИЯ
Алексей
Паульс
Евгеньевич
20 %
РОССИЯ
Евгений
Павловский
Николаевич
10 %
РОССИЯ
Новосибирский государственный университет; НГУ
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Новосибирский национальный исследовательский государственный университет"
1025403658565
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные бюджетные учреждения