Automatic Reviewer; intelligent book recommendation system (Q78596)
Jump to navigation
Jump to search
Project Q78596 in Poland
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | Automatic Reviewer; intelligent book recommendation system |
Project Q78596 in Poland |
Statements
1,034,900.0 zloty
0 references
1,382,250.0 zloty
0 references
74.87 percent
0 references
1 June 2018
0 references
30 April 2020
0 references
LITERACKA SP. Z O. O.
0 references
53°46'36.1"N, 20°28'40.1"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). Przedmiotem projektu są prace B+R w celu stworzenia oprogramowania AI-inteligentnego systemu rekomendacji książek, opartego na technikach uczenia głębokiego i przetwarzania języka naturalnego. Rozwiązanie oparte na sieciach neuronowych będzie dotyczyło automatycznej analizy treści książek w j.polskim i j.angielskim i znajdywania podobnych cech fabuły i narracji w celu stworzenia systemu rekomendacyjnego. W tym celu przeprowadzone zostaną badania przemysłowe (etap 1-3) oraz prace rozwojowe (etap 4 i 5). W wyniku badań powstanie Automatyczny Recenzent-metoda automatycznej oceny książek pod względem szeregu cech fabuły, dotychczas wychwytywanych przez literaturoznawców (np. optymistyczna, konwencjonalna, z dobrym zakończeniem itp.). Oprogramowanie jako pierwsze w j. polskim zostanie zaprojektowane w oparciu o modele wykorzystujące sieci neuronowe. Modele osiągają b.dobre efekty dla j.ang., natomiast niewiele prac prowadzonych jest dla języków z tak bogatą składnią jak j. polski. Opracowane rozwiązanie stanowić będzie innowację na skalę międzynarodową. Oparcie technologii o wybrane modele sieci neuronowych pozwoli na analizę treści książki za pomocą algorytmu rekomendującego potrafiącego badać i rozumieć treść na podstawie tzw. miękkich cech. Badania pozwolą na stworzenie systemu rekomendacji książek w oparciu o automatyczną analizę treści poprzez sztuczną inteligencję. Opracowane algorytmy umożliwią nowatorskie podejście do budowania relacji prawdopodobieństwa spersonalizowanej podaży oferty książkowej. System wspierać będzie proces decyzyjny przy zakupie książki w podejściu odmiennym niż dotychczas stosowany. (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 project focuses on R & D to develop AI software, an intelligent book recommendation system based on deep learning techniques and natural language processing. The solution based on neural networks will concern automatic analysis of the content of books in J.Polish and English and finding similar features of plot and narrative in order to create a recommendation system. To this end, industrial research (steps 1-3) and development (stages 4 and 5) will be carried out. As a result of the research, an Automatic Reviewer-method of automatic evaluation of books in terms of a number of features of the plot, so far captured by literary scholars (e.g. optimistic, conventional, with a good ending, etc.) will be created. Software will be the first in Polish to be designed using neural networks. Models achieve b.go. good effects for j.ang., while few works are carried out for languages with as rich syntax as Polish. The solution will be an innovation on an international scale. Basing technology on selected models of neural networks will allow us to analyse the content of the book using a recommendation algorithm that can study and understand content based on so-called soft features. Research will allow the creation of a system of recommendations for books based on automatic analysis of content through artificial intelligence. The algorithms developed will enable an innovative approach to building the probability ratio of a personalised supply of book offer. The system will support the decision-making process when purchasing a book in a different approach than previously used. (English)
14 October 2020
0 references
Identifiers
POIR.01.01.01-00-1118/17
0 references