Логотип
Баннер в шапке 1
Баннер в шапке 2

МИФИ: Рукописное наследие Древней Руси (лингвистическая интеллектуальная среда)

Продукт
Название базовой системы (платформы): Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)
Разработчики: НИЯУ МИФИ - Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ
Дата премьеры системы: 2024/05/29
Отрасли: Образование и наука
Технологии: Речевые технологии

2024: Представление интеллектуальной среды «Рукописное наследие Древней Руси»

В НИЯУ МИФИ в Лаборатории цифровой лингвистики разрабатывается лингвистическая интеллектуальная среда «Рукописное наследие Древней Руси», которая будет способна распознавать церковно-славянские рукописи XI-XVIII веков и представлять их выборку под конкретный запрос. Об этом университет сообщил 29 мая 2024 года.

Для формирования корпуса изучаемых объектов специалисты лаборатории – сотрудники Института интеллектуальных кибернетических систем НИЯУ МИФИ и Института русского языка им. В.В. Виноградова РАН выбрали богослужебные книги – Минеи. Таких книг в библиотеках, архивах и хранилищах музеев сохранилось больше всего, и что немаловажно, сохранилось в хорошем состоянии.

«
В целом, когда мы работаем с дефицитом достоверной информации, лучше иметь побольше источников, которые как можно полнее могут рассказать о языке, а служебные рукописные книги были в большом ходу, имелись в каждой церкви, да и печатать их начали первыми, – сказал руководитель проекта, доцент кафедры кибернетики НИЯУ МИФИ Дмитрий Демидов. – У нас уже есть в цифровом виде примерно 250 книг (по 500 страниц каждая), хранящихся в РГБ, Историческом музее, областных библиотеках. Работа, которой мы занимаемся на первом этапе, если говорить на понятном для широкой публики языке, обратна тому, чем раньше занимались наборщики книг в типографии: они из букв составляли строки, а из строк – страницы, мы же обучаем машину распознавать границы текста, «вырезать» строки, буквы, выносные знаки, буквицы и вязь. Это называется сегментация, за ней идет классификация, чтобы потом к одному тексту можно было бы подобрать целый ряд подобных и на основании выборки, например, датировать рукопись, проследить как менялся текст, слово или знак на протяжении времени.
»

Лингвистическая интеллектуальная среда задумана как человеко-машинный интерфейс с элементами самообучения. То есть в нее можно будет постоянно добавлять новые рукописи, которые искусственный интеллект будет распознавать и при этом постоянно подстраивать свои алгоритмы распознавания.

«
Для машинного обучения важно, чтобы было достаточное количество образцов – тогда можно быть уверенным, что на «открытом поле», где ничего не размечено, нейронная сеть даст высокоточный результат. Если же материала будет недостаточно, то система сделает много ошибок. Каждая новая рукопись, которую мы обрабатываем, вносит свой вклад в донастройку моделей, «добавляет мозгов» программе и обучает весь программный комплекс. Чем больше мы обработаем рукописей на этом этапе, тем релевантнее будет ответ на запрос пользователя — будь то поиск по текстам или изображениям, – добавил Дмитрий Демидов.
»

Церковно-славянские тексты имеют свои особенности, которых нет в других языках – это титлы, то есть надстрочные знаки сокращения слов, и выносные буквы Словаря, который учитывал бы все виды слов и сокращений в церковно-славянском языке, не существует (поэтому параллельно в Лаборатории работают над созданием Морфологического словаря, где будут даны леммы со всеми словоформами и вариациями написания). Плюс – в рукописях масса нотированных страниц с «крюками» и «знаменами»: это безлинейное древнерусское нотное письмо с черточками, запятыми и точками, способ записывать движение голоса, ускорение или замедление темпа пения и звуковые акценты.Цифровизация в условиях Крайнего Севера. Интервью TAdviser с замгубернатора ЯНАО Константином Оболтиным 3.1 т

Прибавьте к этому, что не все страницы рукописей одинаково хорошо сохранились, где-то есть пятна, грязь, пожелтения, утраты, потрёпанность, поэтому разница в яркости изображения не всегда может служить достаточным основанием для его сегментации.

Нейросеть должна научиться распознавать изображение в нескольких режимах сразу – в различных цветах, изгибах линии.

У филологов же в этом проекте свои цели – создать инструменты для изучения средневековых текстов..

«
Почему историкам языка это интересно? Минеи – это огромный и практически не изученный корпус церковно-славянских текстов, содержащий службы на каждый день года, 12 томов, по одному тому на каждый день месяца, – рассказывает ведущий научный сотрудник ИРЯ РАН и МИФИ Александра Плетнева. – И нет инструмента освоения этого массива. Поэтому машинное обучение и нейросети, которыми занимаются в рамках этого проекта в НИЯУ МИФИ, даст филологам совершенно иные возможности. Они смогут работать сразу с огромными объемами похожих, но не идентичных текстов.
»

Изучение и сравнение этих похожих, но всё же разных текстов даст исследователям возможность понять в исторической перспективе где, когда и почему происходили изменения в языке – в его лексике, синтаксисе, пунктуации, орфографии. Когда будут решены задачи распознавания и поиска, мы сможем в наших рукописях искать любые вещи, примерно так же, как это делается сейчас в Яндексе. Проект позволит увидеть развитие языка «в движении», увидеть все варианты использования интересующей вас буквы или слова – во всех рукописях, внесенных в базу данных. У каждого исследователя будет в системе свой отдельный кабинет, где он сможет решать те задачи, которые интересны именно ему. И что очень важно – это будет открытый проект, доступный всем. А дальше можно будет применить наработанные алгоритмы и для рукописей на других древних языках, причем не только славянских – зарубежные исследователи уже проявляют большой интерес к этому проекту.



Подрядчики-лидеры по количеству проектов

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Группа компаний ЦРТ (Центр речевых технологий) (44)
  МТС Exolve (Межрегиональный ТранзитТелеком, МТТ) (28)
  Banks Soft Systems, BSS (Бэнкс Софт Системс, БСС) (25)
  SteadyControl (18)
  Naumen (Наумен консалтинг) (14)
  Другие (167)

  Группа компаний ЦРТ (Центр речевых технологий) (5)
  SteadyControl (4)
  Banks Soft Systems, BSS (Бэнкс Софт Системс, БСС) (4)
  Naumen (Наумен консалтинг) (2)
  Neuro.net (Нейро) (2)
  Другие (17)

  МТС Exolve (Межрегиональный ТранзитТелеком, МТТ) (12)
  Banks Soft Systems, BSS (Бэнкс Софт Системс, БСС) (7)
  Voice Systems Robotics (VSR, VS Robotics) (3)
  Naumen (Наумен консалтинг) (3)
  SteadyControl (2)
  Другие (14)

  МТС Exolve (Межрегиональный ТранзитТелеком, МТТ) (9)
  Группа компаний ЦРТ (Центр речевых технологий) (8)
  SteadyControl (6)
  Banks Soft Systems, BSS (Бэнкс Софт Системс, БСС) (6)
  Unlimited Production (Анлимитед Продакшен, eXpress) (4)
  Другие (23)

  SteadyControl (5)
  Banks Soft Systems, BSS (Бэнкс Софт Системс, БСС) (3)
  SberDevices (СалютДевайсы, ранее СберДевайсы) (2)
  МТС Exolve (Межрегиональный ТранзитТелеком, МТТ) (2)
  Яндекс (Yandex) (2)
  Другие (11)

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Группа компаний ЦРТ (Центр речевых технологий) (17, 46)
  МТС Exolve (Межрегиональный ТранзитТелеком, МТТ) (3, 29)
  Banks Soft Systems, BSS (Бэнкс Софт Системс, БСС) (11, 27)
  SteadyControl HoReCa (1, 23)
  SteadyControl (1, 23)
  Другие (317, 179)

  Группа компаний ЦРТ (Центр речевых технологий) (2, 5)
  Banks Soft Systems, BSS (Бэнкс Софт Системс, БСС) (1, 5)
  SteadyControl HoReCa (1, 4)
  SteadyControl (1, 4)
  SberDevices (СалютДевайсы, ранее СберДевайсы) (2, 2)
  Другие (9, 13)

  МТС Exolve (Межрегиональный ТранзитТелеком, МТТ) (2, 12)
  Banks Soft Systems, BSS (Бэнкс Софт Системс, БСС) (2, 7)
  SteadyControl HoReCa (1, 3)
  Voice Systems Robotics (VSR, VS Robotics) (1, 3)
  Naumen (Наумен консалтинг) (1, 3)
  Другие (12, 16)

  МТС Exolve (Межрегиональный ТранзитТелеком, МТТ) (1, 9)
  Banks Soft Systems, BSS (Бэнкс Софт Системс, БСС) (2, 8)
  Группа компаний ЦРТ (Центр речевых технологий) (4, 7)
  SteadyControl HoReCa (1, 7)
  SteadyControl (1, 7)
  Другие (15, 23)

  SteadyControl HoReCa (1, 5)
  SteadyControl (1, 5)
  Banks Soft Systems, BSS (Бэнкс Софт Системс, БСС) (2, 4)
  Яндекс (Yandex) (1, 3)
  SberDevices (СалютДевайсы, ранее СберДевайсы) (2, 2)
  Другие (12, 13)

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  МТТ VoiceBox - 24
  SteadyControl Система контроля и управления персоналом - 23
  BSS Digital2Speech - 20
  Voice2Med Система распознавания речи в медицине - 14
  Naumen Erudite - 12
  Другие 178

  BSS Digital2Speech - 5
  SteadyControl Система контроля и управления персоналом - 4
  Voice2Med Система распознавания речи в медицине - 4
  МТТ VoiceBox - 2
  Neuro.net Голосовой робот - 2
  Другие 11

  МТТ VoiceBox - 11
  BSS Digital2Speech - 6
  SteadyControl Система контроля и управления персоналом - 3
  Naumen Erudite - 3
  VS Robotics: VS Робот-оператор - 3
  Другие 14

  МТТ VoiceBox - 9
  BSS Digital2Speech - 7
  SteadyControl Система контроля и управления персоналом - 7
  EXpress Защищенный корпоративный мессенджер - 6
  SmartLogger II - 4
  Другие 20

  SteadyControl Система контроля и управления персоналом - 5
  YandexGPT (YaLM 2.0) - 3
  BSS: Виртуальный голосовой ассистент - 2
  BSS Digital2Speech - 2
  Napoleon IT отзывы - 1
  Другие 11