Arria NLG plc — новозеландская компания со штаб-квартирой в США. Arria предлагает технологии искусственного интеллекта для анализа данных и доставки информации. [1] Это одна из новаторских компаний в области автоматического создания текста, [2] уделяющая особое внимание генерации естественного языка (NLG). Когда он был размещен на Лондонском рынке альтернативных инвестиций (AIM) в декабре 2013 года, он был оценен более чем в 160 миллионов фунтов стерлингов. [3] Однако позже Arria была исключена из списка фондовой биржи. [4]Впоследствии Arria привлекла более 100 миллионов долларов США из частных источников. Технология Arria основана на трех десятилетиях научных исследований в области генерации естественного языка (NLG) . [5]
Компания была основана в 2009 году под названием Data2Text Limited профессором Эхудом Райтером , старшим преподавателем доктором Яджи Шрипадой и исследователем с докторской степенью доктором Россом Тернером из исследовательской группы NLG в Университете Абердина , а также метеорологом и предпринимателем Яном Дэви. В мае 2012 года Data2Text объединила усилия со специализированной фирмой по разработке программного обеспечения и маркетингу Arria NLG (тогда компания с ограниченной ответственностью), которая приобрела 20% акций Data2Text. В конце 2013 года Arria NLG приобрела оставшиеся 80% Data2Text, а в декабре 2013 года Arria NLG была преобразована в публичную компанию и была размещена на AIM . [6] [3]В сентябре 2018 года акционеры Arria утвердили схему договоренности, согласно которой новозеландская холдинговая компания (Arria NLG Limited) размещалась над первоначальной компанией Arria в Великобритании и ее прямой дочерней компанией, теперь известной как Arria Data2Text Limited. В конце 2018 года Arria разместила свою глобальную штаб -квартиру в Морристауне, штат Нью-Джерси, и теперь имеет офисы в Новой Зеландии, Шотландии, Австралии и Британской Колумбии, Канада.
Технология Arria анализирует большие наборы данных для получения закономерностей, фактов и идей, прежде чем структурировать эту информацию наилучшим образом, чтобы построить повествование, выраженное в письменном тексте или голосом, которое является ценным, беглым и информативным, — говорит Нил Бернетт, технический директор Arria NLG. Для достижения этой цели Arria NLG Engine, облачная корпоративная программная платформа, автоматически распознает шаблоны в больших объемах сложных данных, которые затем преобразуются в описательное описание наиболее важной информации. [7] NLG Engine состоит из двух компонентов:
Возможности Arria NLG основаны на научных исследованиях, проводимых с 1980-х годов ее основателем и главным научным сотрудником профессором Эхудом Рейтером и бывшим главным техническим директором доктором Робертом Дейлом. [5]
Среди основателей Arria — профессор Эхуд Рейтер и доктор Яджи Шрипада, которые в настоящее время преподают и проводят исследования на факультете вычислительной техники Абердинского университета . Рейтер, главный научный сотрудник Arria, имеет докторскую степень Гарварда и основал исследовательскую группу NLG в Абердине, одну из самых известных в мире исследовательских групп по генерации естественного языка . Доктор Роберт Дейл на короткое время был техническим директором Arria, покинул Arria в 2017 году.
Первоначально компания Data2Text Limited сосредоточилась на автоматическом создании метеорологических отчетов на основе числовых данных прогноза погоды, но быстро расширила свои предложения на преобразование огромных объемов данных с нефтяных и газовых платформ в отчеты на естественном языке для инженеров и операторов совместно с Метеорологическим бюро Великобритании [8] . ] и Shell US в числе ее основных клиентов. [9] Совсем недавно Arria NLG подписала контракт с FarmLink на создание описательных отчетов для оптимизации потенциальной урожайности сельскохозяйственных культур, [10] а также соглашение о проверке концепции для предоставления аналитики данных персоналу, обслуживающему авиационные двигатели. [11]Группа также разрабатывает приложения, обеспечивающие автоматический анализ и возможности отчетности для обнаружения мошенничества, снижения рисков и соблюдения требований банковской отрасли. [6] [12]