В данной статье я продолжаю рассказывать о том, как мы в научно-исследовательском департаменте группы компаний ЦРТ делаем патентные исследования в рамках проектов заказной разработки.

Если вы прочитали первую часть моего цикла статей, то шаблон отчета о патентных исследованиях у вас уже готов. Осталось его заполнить: внести информацию о найденных документах и проанализировать их в соответствии с целями исследования. Важный вопрос, который необходимо решить теперь, звучит так: “Что и где нужно искать?” Ответом на него и будет эта статья.

Обработка естественного языка сейчас не используются разве что в совсем консервативных отраслях. В большинстве технологических решений распознавание и обработка «человеческих» языков давно внедрена: именно поэтому обычный IVR с жестко заданными опциями ответов постепенно уходит в прошлое, чатботы начинают все адекватнее общаться без участия живого оператора, фильтры в почте работают на ура и т.д. Как же происходит распознавание записанной речи, то есть текста? А вернее будет спросить, что лежит в основе соврменных техник распознавания и обработки? На это хорошо отвечает наш сегодняшний адаптированный перевод – под катом вас ждет лонгрид, который закроет пробелы по основам NLP. Приятного чтения!

Автор материала, перевод которого мы сегодня публикуем, предлагает вниманию читателей 8 идей проектов в сферах машинного обучения и искусственного интеллекта. Описание идей сопровождается ссылками на дополнительные материалы. Реализации этих идей способны украсить портфолио проектов профильного специалиста.