TL;DR: перевод поста Михаила Нуховича What is Emergent Communication and Why You Should Care: что это такое, зачем это нужно, какие есть точки зрения на задачу и перспективные направления исследований. Обучение с подкреплением, обработка естественного языка, теория игр и философия. Публикуется с любезного разрешения автора.

Вот уже два года как меня увлекла Emergent Communication (EC), по которой я теперь пишу магистерскую диссертацию. В этом году я участвую в организации семинара, благодаря которому у меня и возник интерес к этой области: Workshop on Emergent Communication на конференции NeurIPS. Планирую написать целую серию из постов об EC для широкой аудитории, чтобы помочь всем интересующимся заглянуть в эту сферу (ну и чтобы писать диссертацию было повеселее).

В настоящей статье предложен разработанный автором метод нечеткой индукции как объединение положений нечеткой математики и теории фракталов, введено понятие степени рекурсии нечеткого множества, представлено описание неполной рекурсии множества как его дробной размерности для моделирования предметной области. В качестве сферы применения предлагаемого метода и созданных на его основе моделей знаний как нечетких множеств рассмотрено управление жизненным циклом информационных систем, включая разработку сценариев использования и тестирования программного обеспечения.

Существующее определение Null в Data Science сильно ограничено. Приложив немножко усилий? мы значительно улучшим обработку данных, ранее попадаемых в Null.

Введение

• Можем узнать наше место относительно конкурентов в подсознании потребителей. Нам может показаться, что клиенты плохо относятся к нашему товару, но что будет, если мы узнаем, что к конкурентам они относятся ещё хуже по наиболее значимым для нас критериям?
• Можем узнать, насколько успешна наша реклама относительно реклам товаров конкурентов из той же категории (Call of Duty или Battlefield?)
• Определим, над чем стоит поработать при позиционировании. Образ компании либо товара воспринимают как «дешевый»? Видимо, при проведении новой рекламной кампании нам предстоит либо оставаться в этом уголке сознания потребителя (и смириться с этим статусом), либо срочно менять вектор развития. Xiaomi позиционируются как более дешевые альтернативы флагманов с тем же железом (условно). У них есть четко выверенная позиция, которая выделяет их на фоне именитых конкурентов, позиционирующих себя как дорогих – Apple, Samsung, etc. Одной из главных проблем в таком случае станет то, что ассоциация (а именно на них и построен весь метод в целом) со словом «дешевый» может привлечь и ассоциацию «плохой», либо «некачественный».
  
  К слову, это работает и при сравнении любых других объектов в выбранной категории — вы можете сравнивать и процессоры, и телефоны, и новостные порталы! По сути, фантазия для применения этого метода не ограничена.
  

Хочу представить публике фрагмент вот этой недавно вышедшей книги:

Онтологическое моделирование предприятий: методы и технологии [Текст]: монография / [С. В. Горшков, С. С. Кралин и др.; отв. ред. С. В. Горшков]. — Екатеринбург: Изд-во Уральского ун-та, 2019. — 234 с.: ил., табл.; 20 см. — Авт. указаны на обороте тит. с. — Библиогр. в конце гл. — ISBN 978-5-7996-2580-1: 200 экз.

Цель выкладки этого фрагмента на Хабре троякая:

• Собрать вопросы и замечания, чтобы учесть их при включении этого текста в переработанном виде в другие издания.
• Внести дополнения, не очень совместимые с форматом печатной монографии: злободневные примечания (ниже они под спойлерами) и гиперссылки; а также внести исправления (ниже они никак не выделены).
• Многие адепты Semantic Web и Linked Data до сих пор считают, что их круг столь узок в основном потому, что широкой публике все еще по-хорошему не объяснили, что же это такое — Semantic Web и Linked Data. Автор фрагмента, хоть к этому кругу и принадлежит, такого мнения не придерживается, но, тем не менее, считает себя обязанным сделать еще одну попытку.

Semantic Web и Linked Data подобны ближнему космосу: жизни там нет. Чтобы отправиться туда на более-менее длительный срок… ну, не знаю, что говорили вам в детстве в ответ на «хочу стать космонавтом». Но понаблюдать за происходящим можно и находясь на Земле; стать астрономом-любителем или даже профессионалом гораздо проще.

В статье речь пойдет о свежих, не старее нескольких месяцев, трендах из мира RDF-хранилищ. Метафора в первом абзаце была навеяна вот этой эпических размеров рекламной картинкой.

Наши правила жизни: начинать название статей с буквы «Т» и искать текстовые заимствования быстро, точно и, самое главное, красиво. Уже больше года мы успешно находим переводные заимствования и рерайт с помощью нейросетей. Но иногда нужно намеренно «стрелять себе в ногу» и, прихрамывая, идти другой дорожкой, т.е. не проверять ни на парафраз, ни на плагиат, а просто оставить кусочек текста в покое. Парадоксально, больно, но надо. Скажем сразу: трогать не будем библиографию. Как отыскать её в тексте? Почему это легко сказать, но сделать гораздо сложнее, чем кажется? Всё это в продолжении корпоративного блога компании Антиплагиат, единственного блога, где не любят зачёркнутый текст.

_{Источник изображения:Fandom.com}

• как быстро найти абзац текста среди сотен миллионов статей;
• во что превращается документ после загрузки в систему Антиплагиат, и что с этим делать дальше;
• как формируется отчет, который почти никто не смотрит, а стоило бы;
• как проиндексировать не все, но достаточно.