Robotisation of text-based business processes using artificial intelligence and deep neural networks (Q77723)
Jump to navigation
Jump to search
Project Q77723 in Poland
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | Robotisation of text-based business processes using artificial intelligence and deep neural networks |
Project Q77723 in Poland |
Statements
9,928,108.01 zloty
0 references
12,845,759.94 zloty
0 references
77.29 percent
0 references
1 October 2017
0 references
31 March 2021
0 references
APPLICA SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
0 references
52°14'1.3"N, 21°4'17.0"E
0 references
Numer_referencyjny_programu_pomocowego: SA.41471(2015/X) Przeznaczenie_pomocy_publicznej: art. 25 rozporządzenia KE nr 651/2014 z dnia 17 czerwca 2014 r. uznające niektóre rodzaje pomocy za zgodne z rynkiem wewnętrznym w stosowaniu art. 107 i 108 Traktatu (Dz. Urz. UE L 187/1 z 26.06.2014). Celem projektu badawczego będzie stworzenie rozwiązania do automatyzacji procesów biznesowych opartych o dane nieustrukturyzowane. Rozwiązanie Applica będzie skierowane przede wszystkim do dużych przedsiębiorstw, realizujących procesy biznesowe oparte o dane tego rodzaju. Koncepcja rozwiązania sprawia, że będzie ono mogło zostać zastosowane w dowolnym obszarze tematycznym, także w procesach, w których wymagany jest poziom precyzji przy przetwarzaniu danych na poziomie bliskim 100%. Koncepcja projektu zakłada realizację prac badawczych mających na celu implementację głębokich sieci neuronowych na potrzeby rozwiązania. Będzie to jedna z pierwszych prób takiej implementacji głębokich sieci neuronowych do przetwarzania języka naturalnego na potrzeby biznesowe. Umożliwi to osiągnięcie unikalnych funkcjonalności w zakresie jakości i dokładności analizy przetwarzanego tekstu oraz efektywności przygotowania takich analiz. W ramach projektu przewidziano prace badawcze nad dostosowaniem architektury głębokich sieci neuronowych do przetwarzania języka naturalnego, nad narzędziami do pozyskiwania i przygotowania danych na potrzeby uczenia maszynowego, przygotowaniem modeli klasyfikatorów treści, ekstraktorów informacji oraz architektury środowiska do strumieniowego przetwarzania dużych wolumenów danych (big data) oraz połączenie tych elementów z wykorzystaniem mechanizmu sprzężenia zwrotnego umożliwiającego autokorektę rozwiązania i stałe uczenie modeli. Cel projektu zostanie osiągnięty dzięki realizacji 4 zadań badawczych: 1 (BP) Pozyskanie danych 2. (BP) Przetwarzanie danych 3. (BP) Sprzę? (Polish)
0 references
Reference number of the aid programme: SA.41471(2015/X) Purpose of public aid: Article 25 of EC Regulation No 651/2014 of 17 June 2014 declaring certain types of aid compatible with the internal market in the application of Articles 107 and 108 of the Treaty (OJ L. I'm sorry. EU L 187/1 of 26.06.2014). The aim of the research project will be to create a solution for automating business processes based on unstructured data. The Applica solution will be addressed primarily to large companies, which carry out business processes based on this kind of data. The concept of the solution allows it to be applied in any thematic area, including processes where a level of precision is required for processing data at a level of close to 100 %. The concept of the project assumes the implementation of research works aimed at the implementation of deep neural networks for the purpose of the solution. This will be one of the first attempts to implement deep neural networks to process natural language for business purposes. This will make it possible to achieve unique functionalities in the quality and accuracy of the analysis of the processed text and the efficiency of the preparation of such analyses. The project envisages research on adapting the architecture of deep neural networks to natural language processing, tools for obtaining and preparing data for machine learning, preparing content classification models, information extractors and environment architecture for streaming large volume data (big data) and combining these elements using a feedback mechanism enabling autocorrection and constant learning of models. The project’s objective will be achieved by carrying out 4 research tasks: 1 (BP) Data collection 2. (BP) Data processing 3. (BP) Can I pair up? (English)
14 October 2020
0 references
Reference_Aid_programme: SA.41471(2015/X) But_public_aid: Article 25 du règlement (CE) no 651/2014 du 17 juin 2014 déclarant certaines catégories d’aides compatibles avec le marché intérieur en application des articles 107 et 108 du traité (JO URZ. EU L 187/1 du 26.6.2014). L’objectif du projet de recherche sera de créer une solution pour l’automatisation des processus commerciaux basés sur des données non structurées. La solution Applica ciblera principalement les grandes entreprises qui mettent en œuvre des processus commerciaux basés sur ce type de données. Le concept de la solution permet de l’appliquer dans n’importe quel domaine thématique, y compris dans les processus où un niveau de précision est requis lors du traitement des données à un niveau proche de 100 %. Le concept du projet implique la réalisation de travaux de recherche visant à mettre en place des réseaux neuronaux profonds pour la solution. Ce sera l’une des premières tentatives de mettre en œuvre des réseaux neuronaux aussi profonds pour traiter le langage naturel à des fins commerciales. Cela permettra d’obtenir des fonctionnalités uniques en termes de qualité et de précision de l’analyse du texte traité et d’efficacité de la préparation de ces analyses. Le projet prévoit des travaux de recherche sur l’adaptation de l’architecture des réseaux neuronaux profonds au traitement du langage naturel, des outils d’obtention et de préparation des données pour l’apprentissage automatique, la préparation de modèles de classificateurs de contenu, des extracteurs d’informations et de l’architecture de l’environnement pour le streaming de grands volumes de données (grandes données) et la combinaison de ces éléments à l’aide d’un mécanisme de retour d’informations permettant la correction automatique de la solution et l’apprentissage continu des modèles. L’objectif du projet sera atteint par la mise en œuvre de 4 activités de recherche: 1 (BP) Acquisition de données 2. (BP) Traitement des données 3. (BP) l’équipement? (French)
30 November 2021
0 references
Identifiers
POIR.01.01.01-00-0144/17
0 references