Происхождение и становление R&D направления

  • Большинство сотрудников нашей компании являются выпускниками Московского государственного технического университета имени Н.Э. Баумана (МГТУ им. Н.Э. Баумана): www.bmstu.ru.

    Это определяет методологию и принципы, используемые нами в ходе научно-исследовательской работы. При решении сложных задач мы используем системный подход, ищем точные и обоснованные решения.

  • Достижения и результаты нашего R&D направления мы публикуем в журналах и обсуждаем на научно-технических конференциях.

    Например, мы часто делаем доклады на конференции "Электронные библиотеки: Перспективные Методы и Технологии, Электронные коллекции", в трудах которой опубликованы многие результаты нашей работы: www.rcdl.ru

  • В рамках R&D мы решаем весьма разнообразные задачи, однако акцент мы делаем на проблемах, связанных с обработкой текстовой информации.

    Особую роль в этом направлении играет задача извлечения информации. Подробно об этой задаче можно прочитать здесь http://en.wikipedia.org/wiki/Information_extraction или здесь http://ru.wikipedia.org/wiki/Извлечение_информации.

    Большое влияние на наше понимание проблемы извлечения информации из неструктурированных текстов и подходов к ее решению оказали работы профессора Массачусетского университета Эндрю Маккалума (Andrew McCallum). Большинство его публикаций на эту тему доступно на его домашней странице: http://www.cs.umass.edu/~mccallum/

  • Мы глубоко убеждены, что решение многих задач должно выполняться с применением машинного обучения.

    Машинное обучение помогает формулировать правила поведения компьютерной системы на основе закономерностей, определяемых инженером не в явной форме, а на основе примеров. Необходимые критерии формулируются автоматическим в ходе анализа системой обучающих примеров. При разработке систем извлечения информации мы активно используем методы машинного обучени.

    Кроме общепринятых моделей и методов, применяемых на практике в рамках машинного обучения, на становление нашей методологии в этом направлении большое влияние оказали работы доктора Эдинбургского университета Чарльза Саттона (Charles Sutton) Большинство его публикаций на тему статистического машинного обучения для задачи извлечения информации из текстов доступно на его домашней странице здесь: http://homepages.inf.ed.ac.uk/csutton/

Последние события

01.02.2024 Добавили кадастровые номера квартир, домов и участков

09.01.2024 Добавили координаты адресов для новых регионов

11.07.2023 Внедрили гео-кодер для адресов Казахстана

Архив событий

25.07.2016 Внедрили поддержку кодов ОКАТО, ОКТМО и ФИАС на ahunter.ru.

15.06.2016 Обогатили базу GPS-координат и телефонных номеров.

30.05.2016 Разработали решение DebtorCleanse по стандартизации и унификации контактных данных должников.

11.03.2016 Закончили разрабатывать Lingalign - решение для перевода и интернационализации проектов и веб-сайтов.

10.02.2016 Открыли регистрацию пользователей на сервисе ahunter.ru.

20.01.2016 Добавили возможности транслитерации и перевода адресов в ahunter.ru.

Страницы: « назад 7 8 9 вперед »