Первую часть статьи об основах NLP можно прочитать здесь. А сегодня мы поговорим об одной из самых популярных задач NLP – извлечении именованных сущностей (Named-entity recognition, NER) – и разберем подробно архитектуры решений этой задачи.

Грамматика английского языка далеко не всегда проста, и даже самые образованные люди из числа его носителей делают ошибки. Поэтому использование специализированного софта для исправления неточностей в письменном английском кажется хорошей идеей. Ее подкрепляет довольно агрессивная реклама ведущих компаний этого рынка.

На практике все не так просто, и сегодня мы поговорим о трех главных проблемах, с которыми могут столкнуться пользователи таких сервисов. Также обсудим их возможные решения.

Попробуем сформировать описание процесса появления новой звуковой единицы в естественном языке.

Для этого рассмотрим отдельно живущее племя. И построим цепочку ситуаций, которую необходимо совместно пережить нескольким особям этого племени, приводящую к формированию в языке нового звука.

Звук, который мы попробуем сформировать, будет тождественен фразе: "Видел мамонта".

Есть проблема:

• найден полезный способ описания процессов формирования и преобразования алгоритмов,
• сформирован теоретический базис этого способа
• публикация в чисто-теоретическом виде (без сопровождения объяснениями и примерами) будет доступна только труженикам науки,
• формирование примеров — это большой объем работы, которую целесообразно выполнять постепенно,
• времени для занятия этой темой мало, совершенно не хватает двух рук, а из доступной техники — пока только смартфон,
• а способ красив.

Под катом попытка решения проблемы с использованием странных на первый взгляд инструментов: Android-смартфон, markdown, Epsilon Notes, динамическая книга, Termux, git, bitbucket, Хабр.

Лаборатория нейронных систем и глубокого обучения МФТИ вот уже больше года делает DeepPavlov — открытую библиотеку для создания диалоговых систем. Она содержит набор претренированных компонент для анализа языка, с помощью которых можно эффективно решать задачи бизнеса.

Например, организовать ответы на часто задаваемые вопросы клиентов. Сделать это через колл-центр, виджет на сайте или соцсети, наняв сотрудников — дело нехитрое. Актуальная задача — оптимизировать процесс, чтобы он осуществлялся автоматически, с минимальными погрешностями, и еще и в удобном пользовательском интерфейсе. Например, в голосовом помощнике «Алиса» от «Яндекса».

В этой статье мы хотим рассказать, как эффективно решить задачу ответов на FAQ с помощью обработки естественного языка и как интегрировать решение в «Алису».

Мы в каждый год устраиваем отдельную конференцию для всех, кто причастен к созданию технических текстов. В этом году она пройдет 4 апреля.

На этот раз наша конференция — особенная. И тому есть две причины. Во-первых, мы впервые пригласили внешних спикеров. От «Лаборатории Касперского» будет только два доклада, а остальные — от сотрудников компаний Intel, Positive Technologies, Logrus IT и ECommPay IT.

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.

Недавно системный аналитик технологического департамента компании ABBYY Егор Будников выступил в «Яндексе» на конференции «Data & Science: закон и делопроизводство». Он рассказал, как работает компьютерное зрение, происходит обработка текстов, на что важно обращать внимание при извлечении информации из юридических документов и о многом другом.


— У компании могут быть развитые методологии анализа данных и электронный документооборот, при этом от клиентов или от соседних отделов в компанию могут приходить документы, созданные в Word, при этом распечатанные, отксерокопированные, отсканированные и принесенные на флешке.

Что же делать с документооборотом, который есть сейчас, с «грязными» документами, с бумажным хранением, вплоть до того, что документы могут храниться до 70 лет, прежде чем они отсканированы и должны быть распознаны?

Чем занимаются в департаменте R&D в ABBYY? Чтобы ответить на этот вопрос, мы начинаем серию публикаций о том, как наши разработчики создают новые технологии и совершенствуют существующие решения. Сегодня расскажем про направление Natural Language Processing (NLP).

Мы в ABBYY занимаемся исследованиями в сфере обработки естественного языка и беремся за сложные научные задачи, для которых пока нет готовых решений. Так мы создаем инновации, которые ложатся в основу продуктов и помогают нашим заказчикам, да и нам двигаться вперед. Кстати, 24 ноября на лекции в Школе глубокого обучения при МФТИ руководитель NLP Advanced Research Group в департаменте R&D ABBYY Иван Смуров расскажет, какие в мире есть задачи по анализу текста и как современные нейросети позволяют их решать. А в этом посте Иван рассказал нам о трех задачах, которыми занимается сейчас.

Building client routing / semantic search and clustering arbitrary external corpuses at Profi.ru

TLDR

This is a very short executive summary (or a teaser) about what we managed to do in approximately 2 months in the Profi.ru DS department (I was there for a bit longer, but onboarding myself and my team was a separate thing to be done at first).

Суть

Оказывается для этого достаточно запуcтить всего лишь такой набор команд:

git clone https://github.com/attardi/wikiextractor.git
cd wikiextractor
wget http://dumps.wikimedia.org/ruwiki/latest/ruwiki-latest-pages-articles.xml.bz2
python3 WikiExtractor.py -o ../data/wiki/ --no-templates --processes 8 ../data/ruwiki-latest-pages-articles.xml.bz2

и потом немного отполировать скриптом для пост-процессинга

python3 process_wikipedia.py

Результат — готовый .csv файл с вашим корпусом.