Доработка и тестирование прототипа cервиса обработки естественного языка для подбора методами искусственного интеллекта норм и расценок из Федеральной сметно-нормативной базы на основе технологий машинного обучения, веера нейросетей и совокупности современных/инновационных языковых моделей

Проект Smeta.ai представляет собой разработку сервиса, предназначенного для использования как специалистами-сметчиками напрямую, так и разработчиками сметных программных программ и онлайн телекоммуникационных платформ в своих продуктах в качестве базисной основы для обработки естественного языка, интеллектуального поиска соответствий в федеральной сметно-нормативной базе (ФСНБ) и экспертной оценки исходного запроса для последующего составления (проверки) сметной документации. Основная особенность сервиса - совершенно новый подход к поиску соответствий, основанный не на примитивных поисковых машинах, а на использовании веера нейросетей и технологических инновациях при поиске ближайших соседей и кластеризации в векторном пространстве, работающим в совокупности с системой позволяющей выявить возможный пропущенный код, а так же получить распределение вероятностей по кодам расценок и сообщить пользователю о возможных ошибках в его исходной смете. В сервисе предусмотрены алгоритмы постоянного самообучения, основанные на анализе поведения пользователей и оценке результатов использования сервиса. Разработка сервиса позволит повысить качество и скорость работы специалистов-сметчиков, уменьшить объем непреднамеренных ошибок, а также увеличить выявляемость "преднамеренных". На основе разработанных алгоритмов, будут построены новые перспективные сметные программные продукты нового поколения: - автоматическое составление сметной документации на базе ИИ (либо интеграция с существующими сметными программами, либо написание сметного ПО, основанного на принципах ИИ) - экспертиза сметной документации (автоматическое сличение ведомостей объемов работ, сделанных проектировщиками со сметной документацией, выявление несоответствий и акцентирование внимания проверяющих экспертов на конкретных строках) - оценка вероятности ошибок (пропусков расценок, либо выявление лишних расценок) на основе Big Data (предсказание следующего элемента в смете) - разработки чат-ботов (ассистентов инженера сметчика).