- полноценный интеллектуальный поиск без специализированного синтаксиса запросов (Поиск по смыслу, извлечение фактов и связей между объектами поиска/мониторинга; мониторинг компаний и персоналий и построение аналитических отчетов на основе параметров разного типа и др.);
системы искусственного интеллекта самых разнообразных профилей и применений;
- автоматическое распознавание речи;
- классификация документов и поиск похожих документов по смыслу;
- анализ тональности в мониторинге;
- реферирование и аннотирование (написание краткого содержания длинных документов)
и это только начало.
За пару дней до своей индийской зимовки я встретился с Татьяной Даниэлян, заместителем директора по лингвистическим технологиям компании ABBYY, и Сергеем Андреевым, генеральным директором и президентом группы компаний ABBYY и на протяжении полных двух часов сидел, широко разинув рот и охая от восторга по мере того, как в мое сознание вливались подробности революционного проекта, подкрепленные полноценной демонстрацией действующего прототипа движков машинного перевода и системы интеллектуального поиска.
Все то время, что Сергей и Татьяна, сами едва сдерживая восторг от собственных достижений, стягивали завесу тайны с Compreno, меня не покидало чувство того, что я участвую в каком-то акте добровольного промышленного шпионажа. Согласитесь, масштаб проекта ошеломляет: 15 лет интенсивной работы сотен людей, 50 миллионов долларов собственных инвестиций, совсем недавно усиленных сколковским грантом в 475 миллионов рублей. Вся компьютерная мощь головного офиса ABBYY (а он, поверьте на слово, ошеломляет: 6 этажей 7-этажногоогромного П-образного здания) в любую свободную минуту задействована для просчетов, необходимых для отладки и совершенствования Compreno, в первую очередь УСИ.
Впрочем, шпионаж - это лишь в моей голове, поскольку,
разумеется, беседа наша состоялась в момент, когда Abbyy вышла на финишную прямую и была готова раскрыть миру свои карты.
Подробности Compreno я донесу читателям со слов Сергея Андреева и Татьяны Даниэлян - не потому, что не доверяю собственным суждениям, а потому что рассказ у обоих получился гладким и содержательным, зачем же плодить сущности?
Начало разработки Compreno пришлось на 90е годы, когда в арсенале ABBYY (в те годы - еще BIT Software) уже числилось два ледокола: словари Lingvo и программа для распознавания текста FineReader. Продукты продавались по всему миру, были хитами и приносили стабильную прибыль - манна небесная для романтических проектов вроде Compreno, стресс которых не пережил бы ни один сторонний инвестор (вкладывать миллионы долларов в нечто совершенно революционное да к тому же и с неизвестными перспективами? а вдруг ничего не получится? нет уж увольте!).
ABBYY обошлась без чужих денег и это спасло Compreno, позволив довести до победного конца проект со столь колоссальными материальными и людскими затратами.
Успех обеспечил и правильный изначальный выбор направления для разработки системы автоматического перевода. В 90-е в мире правила одна королева - Rule-Based Translation Model, классическая модель перевода, основанная на ограниченном наборе готовых правил для некоторой пары языков. Одна из проблем RBTM - в накоплении все новых и новых правил, которые в какой-то момент просто начинают конфликтовать между собой. Анализируя предложение, мы можем применить разные комплекты правил, при этом машине неведомы приоритеты. Перевод, основанный на RBTM, как правило, не озабочен полным синтаксическим анализом: вместо него предложение делится на фреймы, на которые затем интерполируют существующие в системе правила для получения перевода. RBMT системы не учитывают семантику.
В начале XXI века усилиями Google мир подсел на иглу нового алгоритма перевода - так называемой статистической модели. Основа СМ - наличие обширной базы разнонаправленных переводов. Мы задаем статистическому движку предложение для перевода, он ищет в базе данных как в словаре варианты уже существующих переводов аналогичного текста и после незначительных изменений выдает вполне приличный результат.
Изменения не самые существенные. Предположим нам нужно перевести предложение «в комнате стоит красный стул», а в статистической базе уже есть переведенная фраза «в комнате стоит зеленый стол» - решение элементарно: берется уже существующий шаблон перевода и новые слова просто заменяются по словарю.
Поскольку в СМ используются уже готовые человеческие переводы заведомо высокого качества, то на выходе получается весьма недурственный результат, ибо для осуществления перевода не нужно погружаться в синтаксис, специфику фразеологии конкретного языка и проч.
Все замечательно, однако, лишь до тех пор, пока дело не касается переводов в направлениях с так называемым низким покрытием (скажем, каким-нибудь, румынско-русским или тайско-венгерским).
Где брать аналоги? По словам Сергея Андреева опасность подстерегает также при уходе в предметные области на массовых направлениях, потому что параллельных текстов становится сильно меньше, чем в бытовой и разговорной тематике. Сочетание ухода в предметную область и не самого массового направления перевода приводит к слабым результатам. Скажем, IT. Казалось бы, какие сложности могут возникнуть у машинного перевода с текстом на тему информационных технологий? В самом деле - никаких, если мы занимаемся русско-английским переводом. Зато они тут же возникнут на русско-французской ниве! Статистическая база в этом направлении чрезвычайно скудная и лакуны возникают на каждом шагу.