Компьютерная лингвистика, анализ текстов, корпусная лингвистика

TaBERT — это нейросеть, которая переводит запросы данных с естественного языка на SQL. В основе модели лежит трансформер-архитектура BERT, которая является state-of-the-art в обработке естественного языка. 

Демонстрация прошла на конференции Build 2020 во время презентации одного из самых мощных суперкомпьютеров в мире.

Петр Ермаков - старший специалист по машинному обучению в Lamoda. В прошлом работал Data Sceintist-специалистом в HeadHunter, Руководителем отдела аналитики в Mail.Ru Group (бизнес-юнит Юла).

5 лет преподает Data Sceince и Машинное обучение.

Курс "Герменевтика: толкование текста или в поисках алгоритма его понимания" (2 лекции)

__________________________________

Компания OpenAI представила новый алгоритм написания текстов GPT-3. Он умеет писать стихи и новости, делать переводы, разгадывать анаграммы и отвечать на вопросы. Для того, чтобы научить этому искусственный интеллект, потребовалось 570 гигабайт текста. Рассказываем, как обучали и тестировали самый находчивый на данный момент алгоритм.

Шкарин Д.Л.

Общепринятые на сегодняшний день способы рассмотрения языковых систем связаны в своих истоках с рядом постулатов, образующих в совокупности доминирующую лингвистическую парадигму современности:

Открытые уроки SEO

1. Как устроена поисковая система

2. Все о ключевых словах

3. Очистка и группировка поисковых запросов

4. Обзор источников ключевых слов

5. Инструменты для работы с семантическим ядром

6. Как проектировать структуру сайта с точки зрения SEO

Классификация документов или текста — это одна из важнейших задач в обработке естественного языка (natural language processing, NLP).

У нее есть множество применений, таких как классификация новостей, фильтрация спама, поиск неприемлемых комментариев и т. д.

Обработка естественного языка(Natural Language Processing — NLP) сегодня становится очень востребованной, так как людям несомненно проще общаться с машинами также, как они общаются с людьми.

Профессия Python-разработчик. Курс с индивидуальной проверкой заданий, огромной скидкой и подарками!

Рассказываем, как выполняли задачу — «заполнить рекламную выдачу по максимуму», раскрываем нюансы, секреты и лайфхаки по работе с нишей справок и показываем результаты первого месяца работы.

Цель

В видео подробно рассмотрены следующие темы:

Окей, гугл, краткий пересказ…

Математик Варвара Логачева о диалоговых системах, генерации текстов на естественных языках и перспективах машинного перевода

Пользователи твиттера обратили внимание на нейросеть «Порфирьевич» — алгоритм GPT-2 компании OpenAI. Её обучили на русской прозе, затем для неё написали веб-интерфейс, и теперь любой желающий может получить связный текст на основе нескольких строк.

26 декабря пользователи Твиттера обратили внимание, что некто обучил нейросеть GPT-2 от некоммерческой компании OpenAI, используя русскую прозу, и запустил для неё веб-интерфейс.

Таким образом, каждый теперь может попробовать сгенерировать связный текст на основе заданного вступления.

Введение в обработку естественного языка. Лекции от Computer Science Center (осень 2019)

Лекция 1. Введение. Задачи обработки языка в информационном поиске

Лекция 2. Строки, расстояния, регулярные выражения

Лекция 3. Нейронные сети - I

Лекция 4. Языковое моделирование

Один речевой день

Литераторы любят говорить о словарном запасе Уильяма Шекспира: в своих работах он использовал 28 829 уникальных слов. Это позволяет предположить, что всего он знал более 100 000 слов и, возможно, имел один из богатейших словарных запасов в мире на тот момент.