ПолиАналитик

ПолиАналитик
Разработчик(и)	Мегакомпьютерный интеллект
Первоначальный выпуск	1994 год ; 30 лет назад
Стабильная версия	6.5
Тип	Наука о данных, искусственный интеллект, анализ текста, прогнозная аналитика
Веб-сайт	www .мегапьютер .с

PolyAnalyst — это программная платформа для анализа данных , разработанная Megaputer Intelligence, которая предоставляет среду для интеллектуального анализа текста , интеллектуального анализа данных , машинного обучения и прогнозной аналитики . Он используется Megaputer для создания инструментов с приложениями для здравоохранения , управления бизнесом , страхования и других отраслей. PolyAnalyst также использовался для прогнозирования COVID-19 и научных исследований.

Обзор [ править ]

Узлы связаны между собой, образуя ориентированный ациклический граф в графическом интерфейсе PolyAnalyst. — Снимок экрана блок-схемы PolyAnalyst, показывающий использование узла сверточной нейронной сети .

PolyAnalyst Графический пользовательский интерфейс содержит узлы, которые можно связать в блок-схему для выполнения анализа. Программное обеспечение предоставляет узлы для импорта данных , подготовки данных , визуализации данных , анализа данных и экспорта данных . ^[2]^[3] PolyAnalyst включает функции кластеризации текста , анализа настроений , извлечения фактов, ключевых слов и сущностей , а также создания таксономий и онтологий . Polyanalyst поддерживает множество алгоритмов машинного обучения , а также узлы для анализа данных и возможность выполнения кода на Python и R. структурированных ^[4]^[5] PolyAnalyst также действует как генератор отчетов , который позволяет сделать результат анализа доступным для просмотра неаналитикам. ^[6] Он использует модель клиент-сервер и лицензируется по модели «программное обеспечение как услуга» . ^[6]

Бизнес-приложения [ править ]

Страхование [ править ]

PolyAnalyst использовался для создания инструмента прогнозирования суброгации , который определяет вероятность того, что претензия подлежит суброгации, и, если да, то сумму, которая, как ожидается, будет возмещена. ^{[ нужна ссылка ]} Инструмент работает путем категоризации страховых претензий на основе того, соответствуют ли они критериям, необходимым для успешной суброгации. ^{[ нужна ссылка ]} PolyAnalyst также используется для обнаружения мошенничества в сфере страхования. ^[7]

Здравоохранение [ править ]

PolyAnalyst используется фармацевтическими компаниями для оказания помощи в фармаконадзоре . Программное обеспечение использовалось для разработки инструмента, который сопоставляет описания нежелательных явлений с их соответствующими кодами MedDRA , определяет, являются ли побочные эффекты серьезными или несерьезными, и при необходимости создает случаи для постоянного мониторинга. ^[8] PolyAnalyst также использовался для обнаружения новых способов применения существующих лекарств путем анализа текста на сайте ClinicalTrials.gov . ^[9] и прогнозировать распространение вируса COVID-19 в США и России. ^[10]^[11]

Управление бизнесом [ править ]

PolyAnalyst используется в управлении бизнесом для анализа письменных отзывов клиентов, включая данные обзоров продуктов, гарантийные претензии и комментарии клиентов. ^[12] В одном случае PolyAnalyst использовался для создания инструмента, который помог компании отслеживать разговоры своих сотрудников с клиентами, оценивая их сообщения по таким факторам, как профессионализм, эмпатия и правильность ответов. Компания сообщила Forrester Research , что этот инструмент сэкономил им 11,8 миллиона долларов ежегодно. ^[13]

Суперкомпьютер СКИФ Киберия [ править ]

PolyAnalyst работает на суперкомпьютере «СКИФ Cyberia» в Томском государственном университете , где он доступен российским исследователям через Центр коллективного пользования (ЦКП). Исследователи центра используют PolyAnalyst для проведения научных исследований и управления деятельностью своих университетов. ^[14] В 2020 году исследователи Вятского государственного университета (в сотрудничестве с ЦКУ) провели исследование, в ходе которого PolyAnalyst использовался для выявления жертв домашнего насилия и обращения к ним посредством анализа социальных сетей . Исследователи прочесали Интернет в поисках сообщений, содержащих описания насилия, а затем классифицировали тип насилия как физическое, психологическое, экономическое или сексуальное. Они также создали чат-бота для связи с выявленными жертвами насилия и направления их к специалистам в зависимости от типа насилия, описанного в их сообщениях. Данные, собранные в этом исследовании, были использованы для создания первого в истории русскоязычного корпуса по домашнему насилию. ^[15]^[16]

Ссылки [ править ]

^ Киселев, Михаил В. (1994). «PolyAnalyst — система обнаружения машин, определяющая функциональные программы» (PDF) . Технический отчет AAAI . Семинар AAAI-94 по обнаружению знаний в базах данных (WS-94-03). АААИ: 237-249 . Проверено 15 марта 2021 г.
^ Апичелла, Марио (3 июля 2000 г.). «PolyAnalyst 4.1 ищет золото в данных» . Информационный мир .
^ Чжан, Цинъюй; Сигалл, Ричард С. (1 декабря 2008 г.). «Веб-майнинг: обзор текущих исследований, методов и программного обеспечения» . Международный журнал информационных технологий и принятия решений . 7 (4): 683–720. дои : 10.1142/S0219622008003150 . ISSN 0219-6220 .
^ Чжан, Цинъюй; Сигалл, Ричард С. (1 января 2010 г.). «Обзор программного обеспечения для анализа данных, текста и веб-технологий» . Кибернет . 39 (4): 625–655. дои : 10.1108/03684921011036835 . ISSN 0368-492X .
^ Чжан, Цинъюй; Сигалл, Ричард С. (2009), Маймон, Одед; Рокач, Лиор (ред.), «Коммерческое программное обеспечение для интеллектуального анализа данных» , Справочник по интеллектуальному анализу данных и обнаружению знаний , Бостон, Массачусетс: Springer US, стр. 1245–1268, Bibcode : 2010dmak.book.1245Z , doi : 10.1007/978-0 -387-09823-4_65 , ISBN 978-0-387-09823-4 , получено 3 октября 2020 г.
^ Jump up to: Перейти обратно: ^а ^б Халпер, Ферн (2011). «Прогнозная аналитика: отчет об индексе победы Гурвица» (PDF) . Гурвиц и партнеры . Проверено 28 сентября 2020 г.
^ Ван, Джон; Ян, Джеймс Г.С. (2009). «Методы интеллектуального анализа данных для проверки функции подтверждения и обнаружения мошенничества» (PDF) . Журнал судебно-медицинской экспертизы и бухгалтерских расследований . 1 (1): 1–24.
^ «Науки о жизни: повышение скорости понимания фармацевтики» . kmworld.com . Проверено 22 сентября 2020 г.
^ Су, Эрик Вен; Сэнгер, Тодд М. (23 марта 2017 г.). «Систематическое изменение позиционирования лекарств путем анализа данных о побочных эффектах на сайте ClinicalTrials.gov» . ПерДж . 5 : е3154. дои : 10.7717/peerj.3154 . ISSN 2167-8359 . ПМК 5366063 . ПМИД 28348935 .
^ «COVID-19: Megaputer предоставляет интерактивную географическую карту для прогнозирования пика активных случаев заболевания в США» thegeospatial . 29 апреля 2020 г. Проверено 30 сентября 2020 г.
^ "В России представили модели пика заболеваемости COVID-19 в регионах" . РБК (in Russian). 17 May 2020 . Retrieved 24 September 2020 .
^ Ричард С. Сигалл; Циню Чжан. «Веб-анализ данных опросов клиентов отелей». Системика, кибернетика и информатика . 6 (6): 23–29. CiteSeerX 10.1.1.455.7659 .
^ Эвельсон, Борис (10 ноября 2015 г.). «Пейзаж поставщиков: анализ текста больших данных». Форрестер .
^ редакция, Любимая. "В ТГУ открылся Центр коллективного пользования платформой для аналитики big data" . Томский Обзор (in Russian) . Retrieved 26 February 2021 .
^ "Ученые ВятГУ совместно с компанией Мегапьютер Интеллидженс разработали чат-бот для помощи жертвам супружеского насилия - Официальный сайт ВятГУ" . vyatsu.ru . Retrieved 26 February 2021 .
^ "Суперкомпьютер помогает находить в интернете жертв домашнего насилия | iot.ru Новости Интернета вещей" . iot.ru . Retrieved 26 February 2021 .

Внешние ссылки [ править ]

Официальный сайт

[1] Киселев, Михаил В. (1994). «PolyAnalyst — система обнаружения машин, определяющая функциональные программы» (PDF) . Технический отчет AAAI . Семинар AAAI-94 по обнаружению знаний в базах данных (WS-94-03). АААИ: 237-249 . Проверено 15 марта 2021 г.

[2] Апичелла, Марио (3 июля 2000 г.). «PolyAnalyst 4.1 ищет золото в данных» . Информационный мир .

[3] Чжан, Цинъюй; Сигалл, Ричард С. (1 декабря 2008 г.). «Веб-майнинг: обзор текущих исследований, методов и программного обеспечения» . Международный журнал информационных технологий и принятия решений . 7 (4): 683–720. дои : 10.1142/S0219622008003150 . ISSN 0219-6220 .

[:2-4] Чжан, Цинъюй; Сигалл, Ричард С. (1 января 2010 г.). «Обзор программного обеспечения для анализа данных, текста и веб-технологий» . Кибернет . 39 (4): 625–655. дои : 10.1108/03684921011036835 . ISSN 0368-492X .

[5] Чжан, Цинъюй; Сигалл, Ричард С. (2009), Маймон, Одед; Рокач, Лиор (ред.), «Коммерческое программное обеспечение для интеллектуального анализа данных» , Справочник по интеллектуальному анализу данных и обнаружению знаний , Бостон, Массачусетс: Springer US, стр. 1245–1268, Bibcode : 2010dmak.book.1245Z , doi : 10.1007/978-0 -387-09823-4_65 , ISBN 978-0-387-09823-4 , получено 3 октября 2020 г.

[:4-6] Jump up to: Перейти обратно: ^а ^б Халпер, Ферн (2011). «Прогнозная аналитика: отчет об индексе победы Гурвица» (PDF) . Гурвиц и партнеры . Проверено 28 сентября 2020 г.

[7] Ван, Джон; Ян, Джеймс Г.С. (2009). «Методы интеллектуального анализа данных для проверки функции подтверждения и обнаружения мошенничества» (PDF) . Журнал судебно-медицинской экспертизы и бухгалтерских расследований . 1 (1): 1–24.

[8] «Науки о жизни: повышение скорости понимания фармацевтики» . kmworld.com . Проверено 22 сентября 2020 г.

[9] Су, Эрик Вен; Сэнгер, Тодд М. (23 марта 2017 г.). «Систематическое изменение позиционирования лекарств путем анализа данных о побочных эффектах на сайте ClinicalTrials.gov» . ПерДж . 5 : е3154. дои : 10.7717/peerj.3154 . ISSN 2167-8359 . ПМК 5366063 . ПМИД 28348935 .

[10] «COVID-19: Megaputer предоставляет интерактивную географическую карту для прогнозирования пика активных случаев заболевания в США» thegeospatial . 29 апреля 2020 г. Проверено 30 сентября 2020 г.

[11] "В России представили модели пика заболеваемости COVID-19 в регионах" . РБК (in Russian). 17 May 2020 . Retrieved 24 September 2020 .

[12] Ричард С. Сигалл; Циню Чжан. «Веб-анализ данных опросов клиентов отелей». Системика, кибернетика и информатика . 6 (6): 23–29. CiteSeerX 10.1.1.455.7659 .

[13] Эвельсон, Борис (10 ноября 2015 г.). «Пейзаж поставщиков: анализ текста больших данных». Форрестер .

[14] редакция, Любимая. "В ТГУ открылся Центр коллективного пользования платформой для аналитики big data" . Томский Обзор (in Russian) . Retrieved 26 February 2021 .

[15] "Ученые ВятГУ совместно с компанией Мегапьютер Интеллидженс разработали чат-бот для помощи жертвам супружеского насилия - Официальный сайт ВятГУ" . vyatsu.ru . Retrieved 26 February 2021 .

[16] "Суперкомпьютер помогает находить в интернете жертв домашнего насилия | iot.ru Новости Интернета вещей" . iot.ru . Retrieved 26 February 2021 .

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]