3i Search Platform

3i TTS API позволяет произвести озвучку любого текста, используя технологию синтеза речи. Поддерживаемые языки: Русский язык (Cloud/On-premise) Доступные голоса: - Мужской; - Женский. ПО состоит из одного модуля 3i-tts-service и реализовано в виде серверного приложения, запускаемого в среде Docker.

Система аналитики больших данных PolyAnalyst GRID выполняет распределенное хранение и анализ данных на совокупности серверов (узлов кластера), работа которых координируется сервисом базы данных — PolyAnalyst Database Server. Отдельные серверы узлов кластера могут работать как на физических, так и на виртуальных машинах с ОС Linux или MS Windows. Производительность системы аналитики больших данных (Big Data Analytics) - Аналитические алгоритмы PolyAnalyst GRID допускают параллельные вычисления, используют все процессорные ядра на вычислительном сервере кластера. - Аналитические алгоритмы, допускают также распределенные вычисления, дополнительно используют и все вычислительные сервера кластера. - Производительность алгоритмов системы, которые допускают распределенные вычисления, растет с общим количеством процессорных ядер на всех вычислительных серверах кластера (линейно для большинства алгоритмов). PolyAnalyst GRID включает инструменты для полного цикла аналитики с большими данными - Трансформация, очистка и обогащение данных, ETL; - Статистический анализ и машинное обучение, ML; - Интеллектуальный анализ текстовых данных, NLP;

3i Search Platform 3.x реализует широкий спектр технологий обработки текстовой информации: информационный поиск, классификацию, кластеризацию, аннотирование, выделение сущностей и многих других.

Программа для аналитики PolyAnalyst представляет собой сочетание следующих элементов: - доступ практически к любому источнику, всеядность форматов данных, возможность одновременной загрузки и объединения множества файлов из вложенных папок, объединение данных из разных источников; - приведение данных в необходимый для анализа формат с помощью эффективных инструментов очистки, включая восстановление пропущенных значений и нормализации; - большая коллекция статистических инструментов, а также алгоритмов машинного обучения и передовых инструментов обработки естественного языка; - возможность создания графических отчетов с целью обобщения результатов анализа данных; - автоматизация аналитических процедур для работы без участия человека по установленному расписанию. Одно из главных преимуществ аналитики данных PolyAnalyst заключается в том, что она позволяет объединить технологии, которые обычно предполагают использование разных программ для аналитики. Все возможные операции по обработке данных, начиная с их сбора из разных источников, импорта, объединения, очистки, и заканчивая анализом данных, экспортом результатов и созданием отчетов, вы можете выполнить в единой аналитической среде. Таким образом, программа аналитики данных PolyAnalyst является сквозным инструментом по работе с данными.

PolyAnalyst предоставляет широкий выбор алгоритмов машинного обучения и статистической обработки для анализа структурированных данных, таких как числа, строки и даты. Система позволяет решать задачи классификации, кластеризации, предсказания численных значений, выявлять типичные паттерны и аномалии, и строить предсказательные модели на основе анализа временных рядов и сетевых структур. PolyAnalyst может производить чистку и обогащение данных, используя алгоритмы нечеткого сравнения разных представлений объектов. Построенные системой предсказательные модели позволяют извлекать полезные знания, скрытые в анализируемых сырых данных, и применять эти знания для принятия эффективных управленческих и бизнес-решений. PolyAnalyst содержит более тридцати современных инструментов интеллектуального анализа, позволяющих решать подавляющее число прикладных задач. Также в PolyAnalyst возможно использовать высокоуровневые языки программирования Python и R для выполнения специальных операций с данными. - Прогнозирование - Регрессионный анализ - Анализ статистических распределений - Кластеризация - Анализ покупательских корзин - Деревья решений - Анализ временных рядов - Классификация - Анализ связей - Разрешение сущностей

Интеллектуальный программный модуль оценки эмоционального состояния диктора для поддержки принятия решений в контакт-центрах, на основе технологий искусственного интеллекта по интерпретируемой обработки данных и распознаванию речи (ПМ ЭОС) предназначен для обеспечения автоматической оценки эмоционального состояния диктора по акустическим признакам звукового сигнала, содержащего речевое сообщение; автоматического распознавания эмоции по расшифровке входного речевого сообщения и поддержки интегральной оценки эмоции по акустическим признакам и текстовым признакам речевого сообщения. ПМ ЭОС состоит из одного модуля 3i-speech-service и реализовано в виде серверного приложения, запускаемого в среде Docker.

В основу работы программы положен метод моделирования на основе когнитивных карт, предполагающий создание модели, представляющей собой структуру причинно-следственных связей между базисными факторами ситуации (когнитивную карту), - факторами в наибольшей степени определяющими ее развитие. DSS Lab STRICE обеспечивает выполнение следующих основных функций: создание тезауруса; построение ситуационных моделей; структурный анализ моделей; сценарное моделирование. Тезаурус представляет собой структурированный перечень факторов, характеризующих определенную ситуацию или предметную область. Создание качественных ситуационных моделей возможно как в графовой, так и в табличной (матричной) формах. Структурный анализ моделей заключается в анализе целей на противоречивость, анализе управлений на согласованность с целям и анализе эффективности интегрального влияния управлений на цели.

PolyAnalyst Text решает весь спектр задач текстового анализа: извлекает факты и отношения из документов, кластеризует и классифицирует тексты, составляет аннотацию, анализирует тональности и многое другое. Технология text mining позволяет выполнять обработку естественного языка, которая по глубине и точности превосходит результаты аналогичных технологий. Кроме инструментов анализа текста, в систему также входят средства семантического анализа и алгоритмы машинного обучения. Вы сможете анализировать текстовые документы и отзывы в разных форматах и на разных языках, а также документы, содержащие как структурированные, так и неструктурированные данные. Text mining инструменты решающие все задачи анализа текста: - Извлечение фактов - Распознавание сканов - Классификация - Обезличивание - Анализ тональности - Резюмирование - Кластеризация Система интеллектуального анализа текста органично сочетает в себе передовые инструменты обработки естественного языка, средства семантического текстового анализа и алгоритмы машинного обучения, что позволяет пользователям получать результаты высокой точности. Мы предлагаем вам: - средства для загрузки данных из всех популярных источников и документов разного формата; - эффективные инструменты Text Mining для очистки и преобразования данных; - непревзойденную систему интеллектуального анализа текста, включающую в себя: - инструменты лингвистического (лексического, морфологического и синтаксического) анализа; - поддержку онтологий и семантических словарей; - статистические инструменты и алгоритмы машинного обучения.

комплекс взаимосвязанных программных инструментов для автоматизации типовых задач обработки данных, включая их сбор, интеграцию, анализ, хранение и визуализацию. Обеспечивает быструю разработку специализированных многопользовательских интеллектуальных аналитических систем, объединяющих информацию из внутренних баз данных и открытых источников сети Интернет (в том числе из социальных сетей). Особенности и преимущества Talisman использует технологии больших данных и передовые методы искусственного интеллекта для извлечения информации из произвольных источников. Позволяет быстро создавать интеллектуальные аналитические системы, используя подходы Low-code и No-code. Постоянно обучается на результатах работы аналитика, не требуя дополнительных трудозатрат.

Технология идентификации пола диктора по голосу основана на моделях из смесей гауссовых распределений. Точность идентификации - вероятность ошибки принять мужчину за женщину: 0,0096; - вероятность ошибки принять женщину за мужчину: 0,0357. Средний уровень ошибок при равном количестве мужчин и женщин оценивался на речевой базе, объёмом более двух тысяч фонограмм и составил 1,63%. Тип обрабатываемого сигнала: WAV-файлы, буфер отсчётов; частота дискретизации 8 кГц; разрядность квантования 8 или 16-бит; тип кодирования: A-закон, m-закон или PCM. Требования к качеству речевого сигнала - отношение сигнал/шум не менее 7 дБ. SDK реализован в виде DLL-библиотеки, написанной на языке С++, позволяющей потокобезопасное встраивание функций автоматического определения пола в произвольные Windows-приложения.

В библиотеке реализовано два подхода к сегментации звукового потока. Первый подход является аналогом VAD – Voice Activity Detection и работает на основе информации об уровне энергии в сигнале. Второй подход основан на обнаружении в звуковом потоке признаков основного тона (PTD – Pitch Tone Detection). Присутствие в сигнале признаков основного тона, как правило, сигнализирует о наличии речи. Определение основного тона осуществляется при помощи комбинации следующих методов: - метод частотной селекции; - метод на основе кепстральных коэффициентов; - метод на основе классической автокорреляционной функции (ACF – autocorrelation function); - модифицированный автокорреляционный метод (AMDF - average magnitude difference function based method). Комбинация четырёх указанных методов обеспечивает высокую надёжность обнаружения речевой составляющей в звуковом потоке даже в сигналах с высоким уровнем помех. Тип обрабатываемого сигнала: - WAV-файлы, буфер отсчётов; - частота дискретизации 8 кГц; - разрядность квантования 8 или 16-бит; - тип кодирования: A-закон, m-закон или PCM. Библиотека реализована в виде DLL-библиотеки, написанной на языке С++, позволяющей потокобезопасное встраивание функций автоматического определения пола в произвольные Windows-приложения.

Инструменты ETL и BI для преобразования данных и конструирования веб-отчетов PolyAnalyst ETL & BI предоставляет пользователям средства self-service трансформации данных, а также отображения результатов сложных алгоритмов анализа в виде интерактивных графических отчетов, доступных для понимания неспециалистов. ДОСТУПНА ВСЯ ПАЛИТРА ETL-ИНСТРУМЕНТОВ: - Объединение - Аналог SQL JOIN - Конкатенация - Аналог SQL UNION - Агрегирование - Аналог SQL GROUP BY - Разность - Формирование таблицы из записей, имеющихся в одной таблице, но отсутствующих в другой - Производные колонки - Расчет и вывод новых производных вычисляемых атрибутов, а также построение правил проверки данных - Условия - Позволяет установить условия для выполнения дочерних узлов, что способствует автоматизации выполнения скрипта - Фильтрация строк - Фильтрует записи согласно критерию, заданному аналитиком - Фильтрация данных - Позволяет фильтровать колонки, которые не представляют интереса с точки зрения статистического анализа данных - Транспонирование - Позволяет переводить данные из строчного представления в колонки. Аналог функции PIVOT - Выборка - Генерирует из талицы данных случайные выборки записей или выборки, отвечающие определенным условиям - Редактирование таблицы - Позволяет вручную редактировать данные в исходной таблице - ABC/XYZ анализ - Позволяет разделить продукты на 3 группы (A, B и C) по критерию привлекательность продукта, или группы X, Y и Z по стабильности продаж - RFM анализ - Позволяет разделить клиентов на различные сегменты в зависимости от их активности и ценности для компании - Извлечение и замена терминов - Уникальные записи - Модификация колонок - Сортировка строк - Дискретизация - REST - Простой инструмент для отправки запросов GET/POST/PUT/DELETE без написания самих запросов - Python Всего более 100 Self-Service инструментов для работы с данными. ETL & BI инструменты: преимущества использования PolyAnalyst ETL & BI системы для трансформации и анализа больших данных - Загрузка, трансформация, очистка, обогащение и графическое предоставление данных в одной системе, без необходимости сопряжения различных программных продуктов; - Создание модели proof of concept бизнес-пользователем за 1 час без привлечения ИТ-специалиста; - Несколько десятков Low-code инструментов преобразования данных, настраиваемых без программирования; - Последовательности аналитических процедур легко настраиваются на регулярное автоматизированное выполнение; - Возможность интеграции кода и моделей, разработанных на языках Python и R; - Оперативное self-service создание пользовательских отчетов; - Свыше 30 нативных графических инструментов для построения отчетов, настраиваемых без написания кода; - Удобный веб-интерфейс для работы в браузере; - Возможность многомерного представления результатов; - Гибко настраиваемая ролевая модель, разграничивающая доступ к данным и отчетам; - Высокая масштабируемость и производительность: поддержка крупных массивов данных и большого количества пользователей; - Возможность полностью автономной работы системы в закрытом контуре заказчика или публикации отчетов в Интернете с использованием безопасного шифрованного канала доступа.

Программное решение 3i NLP Platform поддерживает распределенную обработку больших объемов данных (Big Data), отказоустойчивое хранение и высокоскоростную обработку данных с помощью средств Hadoop (HDFS, Hbase, SequenceFiles и т.п.). При проведении текстового анализа таких данных выявляется большое количество различной статистической лингвистической информации. Ее учет дает возможность существенно повысить точность и релевантность результатов, например, при поиске и классификации текстов. 3i NLP Platform предоставляет следующие возможности: - формирование и обработка статистической морфологической информации (кол-во частей речи, их распределение в массиве текстов и др.); - расчет статистики по выявленным сущностям (персоны, геолокации, организации) и результатам расчетов по определению тональности документов и сущностей; - выполнение математических операций над статистическими данными (пересечение выявленных групп данных, нахождение экземпляров данных в заданном множестве и др.); - анализ частотных характеристик морфологической и семантической информации, графическая интерпретация статистических данных.

В отличие от существующих подходов, например, в предлагаемой технологии оценка достоверности идентификации основана на результатах взвешенного голосования ряда отдельных независимых решателей. Благодаря этому достигнута высокая устойчивость правильной идентификации в различных каналах связи. Специальный модуль, выделяющий речевую составляющую из звукового потока на основе определителя основного тона, обеспечивает устойчивость в условиях присутствия в звуковом потоке посторонних - не речевых - вставок. Модификация «b» (3i-SID (b)-SDK) эффективно обрабатывает сигналы с отношением сигнал/шум (ОСШ) не менее 10 дБ с отсутствием посторонних звуков (кроме гудков). Модификация «p» (3i-SID (p)-SDK) предназначена для обработки сигналов с ОСШ не менее 7 дБ, при этом допускается присутствие посторонних неречевых звуков. SDK реализован в виде DLL-библиотек, написанных на языке С++, позволяющих потокобезопасное встраивание функций идентификации диктора в произвольные Windows-приложения. Скорость обработки модификация «b» - в 150-200 раз быстрее времени звучания на одном ядре процессора; модификация «p» - в 15-20 раз быстрее времени звучания на одном ядре процессора. Тип обрабатываемого сигнала WAV-файлы, буфер отсчётов; частота дискретизации - 8 кГц; разрядность квантования - 8 или 16 бит; тип кодирования: A-закон, m-закон или PCM. Требования к качеству речевого сигнала модификация «b» - ОСШ не менее 10 дБ, отсутствие посторонних неречевых звуков (кроме гудков); модификация «p» - ОСШ не менее 7 дБ, допускается присутствие посторонних неречевых звуков.

Бесплатный аналитический сервис Yandex DataLens от компании Яндекс.Облако предназначен для анализа данных на основе интерактивных дашбордов. Система предназначена для быстрой проверки гипотез, совместной работы с системой и визуализации бизнес-метрик. Решение Yandex DataLens подходит для разных видов организаций, отраслей и размеров. Основная целевая аудитория — это команды, работающие с данными, аналитики, разработчики и менеджеры проектов. Основные функции Yandex DataLens: - Быстрая проверка гипотез на основе данных. - Подключение разных источников данных. - Визуализация бизнес-метрик на дашбордах. - Совместная работа с системой. - Безопасность и соответствие стандартам. Особенности Yandex DataLens: - Единая экосистема и безопасность. - Гибкость подключения разных источников данных. - Командная работа с дашбордами. - Бесплатный доступ в базовой версии. Система состоит из подсистем: Дашборды Чарты Конструктор Модели данных SQL Аналитические вычисления

Loginom предназначен для анализа и обработки бизнес-данных на базе методов визуального проектирования, является универсальным конструктором с набором готовых компонентов. Делает продвинутую аналитику доступной конечным пользователям без привлечения IT-специалистов, позволяя автоматизировать бизнес-процессы и кратно ускорить работу с данными. Платформа подходит как для аналитики самообслуживания (self-service BI), так и для построения масштабных отказоустойчивых корпоративных систем. Доступна в локальной и серверных версиях, а также в виде облачного сервиса. Платформа Loginom содержит обширный набор инструментов анализа и исследования – от простых математических операций до нейросетей – и позволяет выстраивать сквозной процесс обработки данных: от ETL-процессов до интеллектуального анализа данных (ИАД) и машинного обучения (ML). Вместе с тем, система применяется для обработки больших данных благодаря своей высокой производительности. Интеграция с источниками данных Предобработка и консолидация данных Разведочный анализ Моделирование и прогнозирование Визуализация и интерпретация данных Развертывание и интеграция