A közleményben a fejlesztés indokai között azt írták: mindenki szívesebben használja az anyanyelvét chat és más automatizált alkalmazásokban, mivel azonban a magyar nyelvet viszonylag kevesen beszélik, a cégek számára gyakran nem éri meg kifejleszteni a feldolgozásához szükséges szoftvereket.
A PTE Alkalmazott Adattudományi és Mesterséges Intelligencia csapata felismerte ezt a problémát, és a nagy mennyiségű magyar nyelvű adat kezelését megkönnyítendő természetes nyelvfeldolgozási módszerek kutatásába fogott.
A megoldást egy magyar nyelvű, úgynevezett "BERT" modell létrehozása jelentette. A BERT a Google órásvállalat egyik nyílt forráskódú technológiája, amely a természetes nyelvfeldolgozását hivatott segíteni.
Az új modell - amelyet a PTE munkatársai kevesebb mint 200 munkaóra és 1000 euró befektetéssel hoztak létre - segíti a számítógépet a többféleképpen értelmezhető szövegrészek megértésében oly módon, hogy a szövegkörnyezetből kontextust épít.
A modell működéséhez legalább 3,5 milliárd szót tartalmazó folyószöveg szükséges. Ezt az adatbázist a Nyelvtudományi Kutatóközpont, a projekt másik résztvevője többek között a Magyar Nemzeti Szótárból, online médiatárakból és az opensubtitles.org ingyenesen hozzáférhető filmfelirat-adatbázis magyar nyelvű anyagai közül gyűjtötte.
Megjegyezték, hogy a csapat a vállalat által fejlesztett Microsoft Azure mesterséges intelligenciáját és a ONNX Runtime gépi tanulási modellekhez készült, nagy teljesítményű következtető motort használta.
Közölték: a PTE számára kulcsfontosságú terület lett a mesterséges intelligencia és a felhőalapú oktatás, amióta a Microsoft Mesterséges Intelligencia Tudásközpont program keretein belül partnerkapcsolatot épített ki az intézmény az informatikai vállalattal 2019-ben.
