Проект российских ученых в области искусственного интеллекта стал победителем конкурса Google

Российские ученые стали победителями конкурса от компании Google “Powered by TF Challenge” на лучший проект в области машинного обучения, который использует библиотеку TensorFlow. Из более 600 участников конкурса Google выбрал пять лучших проектов.

Одним из них стала библиотека с открытым исходным кодом для разработки диалоговых систем и чат-ботов DeepPavlov, разработанная командой Лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ. Победители представили свои проекты в блоге TensorFlow.

DeepPavlov – открытая программная библиотека для создания виртуальных ассистентов и анализа текста, построенная на TensorFlow и Keras. Она содержит набор компонентов для работы с текстом на естественном языке, с помощью которых можно эффективно решать задачи бизнеса. Библиотека является одним из результатов международного проекта iPavlov, который концентрируется на исследованиях в области разговорного искусственного интеллекта.

«Сегодня исследования разговорного искусственного интеллекта и разработки на их основе стремительно проникают в различные области, в том числе в сферу банковских и финансовых технологий. Наша библиотека DeepPavlov включает несколько компонентов на основе TensorFlow для задач классификации текста, распознавания именованных объектов, ответов на вопросы и многих других. В настоящее время современные результаты во многих задачах были достигнуты благодаря применению моделей на основе BERT — нейронной сети, использующей метод предварительной подготовки контекстных представлений слов. То есть она позволяет анализировать целые предложения. Мы рады, что наш проект высоко оценили в компании Google», — рассказал сотрудник лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ Василий Коновалов.

TensorFlow — открытая программная библиотека для машинного обучения, разработанная компанией Google для решения задач построения и тренировки нейронной сети с целью автоматического нахождения и классификации образов, достигая качества человеческого восприятия. Применяется как для исследований, так и для разработки собственных продуктов Google.