С 26 по 29 марта в Яндексе пройдёт неделя NLP, организованная совместно Школой анализа данных и Yandex.Research. Это четырёхдневный интенсив, рассчитанный на разработчиков и исследователей, хорошо знакомых с Natural Language Processing и глубинным обучением.

Лекторы курса: Mirella Lapata, профессор Школы информатики университета Эдинбурга, и Wilker Aziz, доцент (assistant professor) Института логики, языка и вычислений университета Амстердама. Лекции будут читаться на английском языке в вечернее время.

Можно ли по цитате определить, кто из политиков ее автор? Украинская НКО Vox Ukraine делает проект VoxCheck, в рамках которого проверяет высказывания наиболее рейтинговых политиков. Недавно они выложили всю базу проверенных цитат. Я как раз слушаю курсы по NLP и решила проверить, насколько точно по тексту цитаты можно определить ее автора.

Disclaimer. Эта статья написана из интереса к теме и желания опробовать изученный материал на практике, без претензий на максимально точный и детальный анализ.

Завтра по всему миру мы будем отмечать самый женский день в году. И это прекрасно! Но это значит, что сегодня — день, когда мы поздравляем наших дорогих сотрудниц. И каждый год мы (мужская часть трудового коллектива) думаем, как бы сделать это по-особенному… Цветы, вечерний банкет — все эти милые банальности приятны, но в 21-м веке всем хочется чего-то технологичненького и современненького.

Вот мы в Just AI думали-думали и таки придумали! Под катом — уже готовый туториал, который вы тоже можете запустить прямо сейчас и превратить обычное 8 марта в море позитива!

Порождение данных с помощью рекурентной нейронной сети становится все более популярным методом и находит свое применение во многих областях компьютерной науки. С начала рождения концепции seq2seq в 2014 году прошло всего пять лет, но мир увидел множество применений, начиная с классических моделей перевода и распознавания речи, и заканчивая генерацией описаний объектов на фотографиях.

С другой стороны, со временем набрала популярность библиотека Tensorflow, выпущенная компанией Google специально для разработки нейронных сетей. Естественно, разработчики Google не могли обойти стороной такую популярную парадигму как seq2seq, поэтому библиотека Tensorflow предоставляет классы для разработки в рамках этой парадигмы. Эта статья посвящена описанию данной системы классов.

В этой статье речь пойдет о том, как мы интегрировали разработанный Яндексом Томита-парсер в нашу систему, превратили его в динамическую библиотеку, подружили с Java, сделали многопоточной и решили с её помощью задачу классификации текста для оценки недвижимости.

Привет! Меня зовут Иван Смуров, и я возглавляю группу исследований в области NLP в компании ABBYY. О том, чем занимается наша группа, можно почитать здесь. Недавно я читал лекцию про Natural Language Processing (NLP) в Школе глубокого обучения – это кружок при Физтех-школе прикладной математики и информатики МФТИ для старшеклассников, интересующихся программированием и математикой. Возможно, тезисы моей лекции кому-то пригодятся, поэтому поделюсь ими с Хабром.

Поскольку за один раз все объять не получится, разделим статью на две части. Сегодня я расскажу о том, как нейросети (или глубокое обучение) используются в NLP. Во второй части статьи мы сконцентрируемся на одной из самых распространенных задач NLP — задаче извлечения именованных сущностей (Named-entity recognition, NER) и разберем подробно архитектуры ее решений.

На работе я занимаюсь созданием полезных навыков для Алисы, а в свободное время попробовал использовать голосового помощника для игры с друзьями, в домашней обстановке. Я уже описывал свою разработку текстовой игры для одного или двух игроков, а в этот раз делюсь опытом создания видеоигры для целой компании.

Всего месяц назад мы захотели попробовать себя в создании расширения для функционала Алисы — навыков. По опыту общения в чате поддержки Яндекс Диалогов сложилось впечатление что уже есть, чем поделиться с начинающими особенностями работы над голосовыми интерфейсами.

В заметке хочу рассказать свои впечатления от трех недель работы нашего детского новогоднего навыка Снегурочки и о вопросах и ответах в чате разработчиков диалогов.



Для профессионала в VUI в заметке не будет ничего нового, но дельные советы и комментарии от опытных приветствуются. Пишу впервые, прошу не судить строго.

Почему стоит обратить внимание на Алису?
Зачем все это: голос, навыки?
Как создать навык?
Общий подход и типичные ошибки.
Текущие недостатки платформы.

Открытая семантика русского языка, об истории создания которой вы можете прочитать здесь и здесь, получила большое обновление. Мы собрали достаточное количество данных, чтобы применить поверх собранной разметки машинное обучение и построить семантическую модель языка. Что из этого получилось смотрите под катом.

Задача

Одна из больших задач приложения для хранения и анализа покупок — поиск одинаковых или очень близких продуктов в базе данных, где собраны разномастные и непонятные наименования продуктов, полученные из чеков. Есть два вида входного запроса:

1. Специфичное название с сокращениями, которое может быть понятно только кассирам местного супермаркета, либо заядлым покупателям.
2. Запрос на естественном языке, введенный пользователем в поисковую строку.

Запросы первого вида, как правило, исходят из продуктов в самом чеке, когда пользователю нужно подыскать продукты подешевле. Наша задача заключается в том, чтобы подобрать максимально похожий аналог товара из чека в других магазинах поблизости. Здесь важно подобрать наиболее соответствующую марку продукта и по возможности объём.