Программа предназначена: - для распознавания смысловых текстовых блоков во входящем тексте; - поиска в базе данных смысловых аналогов входящего текста. Используемые технологии: сверточная нейронная сеть с применением технологии Word2Vec. Реализация: модуль автоматического распознавания входящих текстов, модуль обучения нейросети, модуль составления базового словаря. Программа может быть использована для определения тематики и смысловой наполненности обращений клиентов. Изначально по набору отсортированных реальных запросов (база данных текстовых пар «запрос-ответ»), строится словарь соответствия «слово-вектор» и по найденным векторам, нейросеть обучается определять, к какой теме относится и какими признаками обладает (смысл) текущий запрос. Результат обучения в виде файла словаря и файла синапсов, используется скриптом (Python) и обрабатывается в режиме реального времени. В приведенном примере, реализована нейросеть, обученная по запросу посетителей медицинского портала, направлять запросы к врачам соответствующих профилей и предоставлять посетителю информацию о похожих запросах и ответов на них, данных квалифицированным специалистом.