Rabitə və Yüksək Texnologiyalar Nazirliyinin Azərbaycan dili üçün intellektual texnologiyaların yaradılması ilə məşğul olan Dilmanc layihəsi təbii dillərin emalı (Natural Language Processing – NLP) sahəsində ən müasir və effektiv elmi yanaşmalardan olan Dərin Neyron Şəbəkələr (Deep Neural Networks – DNN) nəzəriyyəsini öz proqramlarında tətbiq etməyə başlamışdır. Google, Microsoft, Baidu və digər böyük şirkətlər bu elmi yanaşmanı müxtəlif sistemlərə (axtarış, təhlil, klasifikasiya, anlama və s.) tətbiq edərək xeyli keyfiyyət artımına nail olmuşlar. Dərin Neyron Şəbəkələr yanaşması Dilmanc layihəsində ilk olaraq Azərbaycan dilində nitqin tanınması sisteminə tətbiq edilmişdir və hal-hazırda bu yanaşmanın köməyilə hazırlanmış Dilmanc Translator proqramının yeni versiyasında (Google Play və App Store-dan yükləmək olar) Azərbaycan dilində şifahi nitqi daha keyfiyyətlə mətnə çevirərək tərcümə edə bilir.

Yaxın vaxtlarda kompüter istifadəçiləri də şifahi nitqi mətnə çevirən Dilmanc İmla sisteminin yeni versiyasından istifadə edə biləcəklər. Bu sistem əvvəlkindən həm keyfiyyətinin yüksək olması, həm də bahalı mikrofona ehtiyac olmaması ilə fərqlənəcək. Belə ki, artıq istifadəçilər öz mobil telefonlarını mikrofon kimi istifadə edə biləcəklər. Telefona deyilən şifahi nitqi kompüterdə Microsoft Word və ya bu tipli istənilən digər mətn prosessorunda klaviaturadan istifadə etmədən yazmaq mümkün olacaq. Bu zaman telefon və kompüterin İnternetə qoşulması kifayətdir.

Əslində Neyron Şəbəkələr yanaşması yeni deyil. Amma effektiv öyrətmə alqoritmlərinin olmaması, həmçinin hesablama avadanlıqlarının zəif olması səbəbindən kifayət qədər keyfiyyətli sistemlərin hazırlanması mümkün olmurdu. Son illər həm yeni alqoritmlərin yaradılması, həm də çox nüvəli qrafik prosessorların istehsal olunması ilə elmi tədqiqatların nəticələrinin tətbiqi üçün yeni imkanlar yarandı. Dilmanc layihəsi hal-hazırda nitqin tanınması sisteminin akustik modelin öyrədilməsi üçün 768 nüvəli qrafik prosessordan, dil modelinin öyrədilməsi üçün isə hər birinin 8 nüvəsi olan 30 serverdən ibarət paylanmış hesablama klasterindən istifadə edir.

Layihənin elmi rəhbəri akademik Əli Abbasovdur.