Не надо навешивать ярлыков и обойдемся без голословных претензий. Напишите конкретно, где в тексте выше вы увидели признаки некомпетентности? Пока уровень ваших комментариев, скорее, говорит о том, что это ваши знания об информационном поиске остались где-то на уровне 90-х годов (в лучшем случае). Хотя ваш профиль не позволяет судить достоверно, какое вообще отношение вы имеете к этой области, чтобы давать такие категоричные экспертные заключения. Будьте уважительны к труду многих людей, исследователей и разработчиков. Называя их работу «псевдо-поиском», вы оскорбляете прежде всего их.
Это оценка business insider. Думаю, в этой цифре учитывается весь контент, в том числе ботов. Abbyy intelligent search заслуживает упоминания в enterprise search. Compreno не отвечает критериям гибкого и эффективного по затратам решения, доступного всем (если имеются в виду core technologies).
Хм, вы странно формулируете. Я не знаю, кто с чем согласен, но убежден, что SW community — это все мы. Хотите, что бы область быстрее развивалась — участвуйте, предлагайте, создавайте. Голой критикой делу не поможешь.
Да, согласен. Просто для краткости завернул в основную проблему DL reasoners и мотивацию применения ML (об этом те же авторы RESCAL пишут). Но так — да, link prediction & knowledge discovery.
По поводу ML в Stardog — очень интересно, good to know! Вы в Stardog — молодцы, конечно, что следите за трендами. Проблема Virtuoso в том, что они как-то остановились на каком-то этапе развития. Ну и хаос в их документации, конечно…
Наконец, в смысле исследований отдельное интересное направление сейчас — это Machine Learning with Knowledge Graphs. Это попытка снизить выразительность логического вывода в угоду масштабируемости (основная проблема при reasoning) тоже находит свои практичные применения. Кому интересно, могу описать это здесь в блоге на русском языке.
Вы не поверите, но вы во всю пользуетесь Semantic Web: во-первых, это разметка schema.org, которая распознается всеми ведущими поисковиками. А также Google Knowledge Graph: виджет справа на странице поисковых результатов не что иное как реализация entity search over Web of Data. Просто в последнее время, особенно в индустрии, сделан ребрендинг этой темы на более практичные сценарии под маркой Web of Data. Google, который многое сделал для извлечения надежных фактов полуавтоматическими методами, анонсировал вложить Freebase в WikiData.
Если говорить про ядровой SW, то мощно развивается RDF triple store Stardog, которая имеет хорошие возможности логического вывода и становится по сути уже отраслевым стандартом. Основное применение эти возможности находят в domain-specific applications типа медицинского IT.
За Alchemy API, конечно, внимательно следим. Они наша ролевая модель. Хотя со временем предложим своим клиентам и другие продукты, о которых Alchemy, похоже, не задумывается:)
Это более-менее легко объяснимо: как было сказано, наилучшие результаты показываются на новостных текстах. Лексика и аграмматичность отзывов и постов в социальных сетях — это отдельная история. Будем улучшать технологию и для таких текстов, конечно, тоже.
Спасибо. Стохастика! Будем разбираться. В целом готовящаяся версия должна значительно лучше работать. Подключаем новые терминологические ресурсы и переобучим модель.
Александр, давайте договоримся: вы не будете учить делать бизнес нас, а мы вас. У нас для этого есть менторы. Хотя прокачаться по теме agile development & lean startup, наверно, вам бы стоило. Но у меня нет цели заниматься вашим образованием.
По поводу заявок оставьте это, пожалуйста, вашим коллегам по проекту, которые заявляют, что «МЫ НАУЧИЛИ КОМПЬЮТЕР ПОНИМАТЬ ВАС». Серьезно? Если я попрошу демо в подтверждение, вы справитесь? Или попросите пару лет на R&D?
И будьте повежливее, пожалуйста: ваше мнение — это ваше мнение, а не последняя инстанция. Давайте строить сообщество единомышленников, а не троллей, упражняющихся в «подколках». Если вы не готовы, то вам здесь не место.
PS. Повнимательнее с нимбом. Можете повредить, распинаясь.
По поводу ML в Stardog — очень интересно, good to know! Вы в Stardog — молодцы, конечно, что следите за трендами. Проблема Virtuoso в том, что они как-то остановились на каком-то этапе развития. Ну и хаос в их документации, конечно…
Если говорить про ядровой SW, то мощно развивается RDF triple store Stardog, которая имеет хорошие возможности логического вывода и становится по сути уже отраслевым стандартом. Основное применение эти возможности находят в domain-specific applications типа медицинского IT.
По поводу заявок оставьте это, пожалуйста, вашим коллегам по проекту, которые заявляют, что «МЫ НАУЧИЛИ КОМПЬЮТЕР ПОНИМАТЬ ВАС». Серьезно? Если я попрошу демо в подтверждение, вы справитесь? Или попросите пару лет на R&D?
И будьте повежливее, пожалуйста: ваше мнение — это ваше мнение, а не последняя инстанция. Давайте строить сообщество единомышленников, а не троллей, упражняющихся в «подколках». Если вы не готовы, то вам здесь не место.