Категории слов и словосочетаний, сгруппированных по значению, помогают машинам воспринимать тексты и находить в них интересующие объекты: даты, названия стран и организаций, людей и т.д.
Информационные агрегаторы
Издательства и библиотеки
Анализ соцсетей
Классификация текстов
Каждому тексту из большого массива неструктурированных данных присваивается один или несколько классов в соответствии с заданной логикой. Например, тексты могут быть классифицированы по жанрам, стилю, тональности, а документы по типам, странам и т.д.
Системы рекомендаций
Антиспам-системы
Анализ соцсетей
Анализ тональности
Позволяет обучить ML-модель распознавать эмоциональную окраску текстов, например, отзывов или комментариев в соцсетях. В зависимости от задач проекта мы используем бинарную или многоклассовую система тональности, а также оцениваем её субъективность и объективность.
Анализ соцсетей
Автоматические переводчики
Управление репутацией
Разметка документов
Размечаем данные в любых типах документах в соответствии с вашими требованиями. Классифицируем документы по типу, находим границы и считываем информацию с полей, проверяем наличие печатей и подписей.
Государственный сектор
Банки
Системы распознавания документов
Разметка рукописного текста
Наши асессоры распознают рукописный текст любой сложности почерка и переводят его в цифровой вид. Работаем со структурированными документами и переносим данные в точности как в оригинале. При необходимости текст может быть дополнительно аннотирован в соответствии с поставленной задачей.