Публикации
HPE InfoSight – искусственный интеллект для центров обработки данных, статья
Использование Linux в общедоступных корпоративных облаках, статья
Перспективы и проблемы ИИ, статья
Платформы Cisco для аналитики, статья
SCM – перспективы одноуровневой памяти, статья
Intel: новые флэш-устройства, статья
ETERNUS AF S2 – новый уровень ценовой доступности для цифровой трансформации , статья
Evergreen – решение главной проблемы СХД , статья
Cisco: гиперконвергенция для новых вызовов , статья
2018 – год начала больших перемен в отрасли , статья
HPDA: еще и ускорение аналитики больших данных , статья
Компоненты архитектуры Intel для СХД нового поколения , статья
SAP Leonardo ML “в разрезе” , статья
Единая платформа мониторинга гетерогенных СХД, статья
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
Компания «ЦРТ-инновации» представила новый метод анализа больших данных

28, апрель 2016  —  Компания «ЦРТ-инновации» (группа компаний ЦРТ) при поддержке Министерства образования и науки РФ разработала уникальный метод выделения связных контекстов словоупотребления, ориентированный на работу с живой неподготовленной (спонтанной) речью. Использоваться новый метод будет в таких инструментах речевой аналитики ЦРТ, как «модуль кластеризации» и «модуль автоматического аннотирования».

Метод основан на технологиях работы с большими данными (big data) и современных методах машинного обучения (machine learning)  в сочетании с глубоким лингвистическим и семантическим анализом речи.

Особенно остро проблема «понимания» речи (речевого сообщения и/или большого объема речевых данных) стоит в крупных контакт-центрах, обрабатывающих информацию в постоянном режиме и больших объемах. Именно поэтому основными потенциальными потребителями систем, автоматически выделяющих связные контексты (логические структуры, «ситуации») тех или иных значимых для анализа слов, являются аналитические службы КЦ и служб технической поддержки государственных и коммерческих структур.

Цель выделения контекстов в больших массивах данных - учитывать информацию, непосредственно связанную с целевым словом, и не включать в контекст нерелевантную информацию. Выделение связных контекстов слов в разы упрощает работу аналитиков, позволяя им в автоматическом режиме решать такие задачи, как:

  • анализ употребления ключевых слов (людей, организаций, географических объектов) в тексте и/или речи;
  • выявление контекстов употребления ключевых (значимых) слов в диалогах;
  • составление текстовой аннотации (информативной выжимки) текста и/или речи;
  • автоматическое формирование заголовков тематических кластеров и т.п.
Публикации по теме
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
 
Новости ЦРТ

© "Storage News" journal, Russia&CIS
Редакция: 115516, Москва, а/я 57; тел./факс - (495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.