Публикации
Fujitsu ETERNUS DSP - разработано для будущего, статья
Технологии охлаждения для следующего поколения HPC-решений, статья
Что такое современный HBA?, статья
Fugaku– самый быстрый суперкомпьютер в мире, статья
НРС – эпоха революционных изменений, статья
Weka для AI-трансформации, статья
Cloudera Data Platform – “лучшее из двух миров”, статья
Excelero NVEdge для HA IoT-эры, статья
HPE: легкий путь в IIoT, статья
DAOS: СХД для HPC/BigData/AI приложений в эру экзаскейл_вычислений, статья
IPsec в пост-квантовую эру, статья
Дезагрегированные компонуемые среды для высокопроизводительных задач, статья
HPE Primera: интеллектуальная СХД HPE 3PAR, статья
HPE Elastic Platform for Big Data and Analytics, статья
LiCO: оркестрация гибридныхНРС/AI/BigData_инфраструктур, статья
Новое поколение СХД Fujitsu ETERNUS, статья
Зональное хранение данных, статья
За пределами суперкомпьютеров, статья
Применение Intel® Optane™ DC и Intel® FPGA PAC, статья
Адаптивные HPC/AI-архитектуры для экзаскейл-эры, статья
FusionStorage 8.X: облачное хранилище для ЦОД нового поколения, статья
Микросхемы ускорения вычислений нейросетей, статья
Persistent Memory: новый уровень хранения данных, статья
Как строить озера данных? , статья
End-to-end NVMe AFA-массивы Huawei, статья
SweRV Core – первое RISC-V процессорное ядро Western Digital, статья
Преимущества использования SCM-кэша в составе внешних СХД HPE, статья
Технологии кэширования данных современных 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 88; тел./факс - (495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.