Интеллектуальный анализ текстовых данных большого объема в финансах, бизнесе и образовании на основе адаптивных семантических моделей (2 этап)

Объект исследования: алгоритмы анализа и синтеза грамматически правильного текста на русском языке (потребности реального сектора экономики в решении задач данного класса и адаптивные семантические модели, используемые в их программной реализации). Цели: построение иерархической семантической модели частей речи русского языка и численных методов для получения несмещенных оценок значимости потенциальных предикторов с учетом числа наблюдений, их программная реализация в виде сетевого сервиса и применение в задачах анализа и прогноза показателей социально-экономического развития и анализа данных большого объема. Разработаны интеллектуальные алгоритмы машинного анализа и синтеза грамматически правильного текста на русском языке. Создан комплекс семантических моделей в области русского языкознания, позволяющих управлять изучением и контролем степени владения русским языком. Построены алгоритмы вычисления многомерных поправок для одновременного прогнозирования макроэкономических индикаторов. Выявлены статистические взаимосвязи и причинно-следственные связи между различными индикаторами в социально-экономических системах. Область применения: в государственных и частных компаниях и организациях, предоставляющих клиентам или контрагентам информацию на русском языке, быстро меняющуюся с течением времени (информационные агентства, разработчики программного обеспечения, учебные заведения и пр.). В числе потенциальных клиентов можно, в частности, указать ООО «Иннодата», ООО «ЛитРес», ООО «Викинг Ритейл», ООО «Союз-Консалт», СООО «Виптранс-спедишн», ООО «Хэндисофт», ООО «Софт-лист», ООО «РСГ-Бизнес Сервис». Возможно также применение в учебном процессе при подготовке бакалавров и магистров экономики и других специальностей по направлениям «Прикладная информатика» и «Бизнес-информатика».