Text-analysis agent generating formal model from task description
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21730%2F22%3A00365417" target="_blank" >RIV/68407700:21730/22:00365417 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://www.ciirc.cvut.cz/cs/research-education/projects/nck-kui/sub03/v10/" target="_blank" >https://www.ciirc.cvut.cz/cs/research-education/projects/nck-kui/sub03/v10/</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Text-analysis agent generating formal model from task description
Popis výsledku v původním jazyce
The outcome of this research is a Natural Language Processing (NLP) algorithm designed to analyze text, particularly users' manuals. The primary objective of the algorithm is to extract step-by-step procedures for setting up, maintaining, and troubleshooting specific devices from the manuals.
Název v anglickém jazyce
Text-analysis agent generating formal model from task description
Popis výsledku anglicky
The outcome of this research is a Natural Language Processing (NLP) algorithm designed to analyze text, particularly users' manuals. The primary objective of the algorithm is to extract step-by-step procedures for setting up, maintaining, and troubleshooting specific devices from the manuals.
Klasifikace
Druh
R - Software
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/TN01000024" target="_blank" >TN01000024: Národní centrum kompetence - Kybernetika a umělá inteligence</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2022
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Interní identifikační kód produktu
TN01000024/3 - V10
Technické parametry
To achieve this, we employed advanced information retrieval algorithms based on the representation of text chunks. Several different techniques based on embeddings were used to represent these text chunks. To evaluate the Semantic Text Similarity task, we utilized cosine similarity.
Ekonomické parametry
The resulting algorithm is a powerful tool that can effectively analyze and extract information from complex manuals, making it easier for users to understand and follow the step-by-step procedures.
IČO vlastníka výsledku
68407700
Název vlastníka
České vysoké učení technické v Praze, CIIRC