自然言語用の機械学習ライブラリを選択した方法

2019年、人工知能(CII)を扱う新しいセンターがOTRに登場しました。当初は、新しいテクノロジーを使用する際の一種の実験として作成されました。しかし、すぐに彼はGIIS「電子予算」のユーザーのための技術サポートを自動化する最初の戦闘任務を受け取りました 技術と能力局のディレクターであるAnatolyBezryadinと、野心的なプロジェクトに参加したCIIの従業員は、AIの実装の段階について話しました。





テクニカルサポートへの問い合わせは、セクション、サブシステム、規制文書、請求書など、多くの変数を伴う複雑な技術的要求です。場合によっては、提案テキストは最大20行のテキストになる可能性があります。人でもそのようなアプリケーションのコンテキストを理解するのは難しい場合があり、AIにとってはまったく解決できないタスクになる可能性があります。 





困難のリストは、タスクを完了するための厳しい締め切り、および使用されるソフトウェアソリューションの制限によって補足されました。私たちは政府の顧客と協力しているため、独自の開発またはオープンソースソリューションのいずれかを使用できます。 





ニューラルネットワークのタイプの選択

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  • MATLAB + Deep Learning Toolbox;





  • Theano:





  • Torch;





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MATLAB — The MathWorks. . Deep Learning Toolbox. , . 





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Theano — Python. . , .





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Torch — . Lua. , . 





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PyTorch — . , Torch. Python. 





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