Впрочем, довольно авансов и эмоций (хотя завсегдатаев Голубятен ни тем, ни другим давно не удивишь ☺ — пора представить Compreno во всем его величии. Начну с лапидарного компендиума: Compreno — это технология перевода любого человеческого языка на универсальный язык понятий. Соответственно, Compreno включает в себя и сам этот универсальный язык понятий, который ABBYY 15 лет (тайком ☺ разрабатывала в своих исследовательских лабораториях.
Результат ошеломляет: Универсальная Семантическая Иерархия (УСИ) — ядро языка понятий — насчитывает сегодня 60 тысяч элементов в универсальном разделе когнитивной модели, 80 тысяч — в русском разделе, и 90 тысяч — в английском! Ничего даже отдаленного в мире не существует.
Перспективы, которые открывает Compreno, безбрежны и разнообразны:
- компьютеризированный перевод текста с любого языка на любой на качественном уровне, несопоставимым со всеми распространенными сегодня системами перевода;
- 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.