Перевод и суммаризация текстов – это две задачи, которые на первый взгляд кажутся совершенно разными. Перевод требует точного передачи исходного содержания на другой язык, сохраняя все детали и нюансы. Суммаризация же предполагает сокращение текста до его основных идей, часто убирая второстепенные детали.

Однако при ближайшем рассмотрении эти задачи имеют много общего...

"Машинный перевод – одна из наиболее актуальных и востребованных задач в сфере искусственного интеллекта, позволяющая снизить барьер в доступности информации на различных языках. Большинство данных в интернете представлены на английском и русском языках. Количество данных на китайском языке в открытом доступе становится с каждым днем всё больше.  Поэтому необходимо всё больше инструментов позволяющих использовать все эти языки для своей работы.

Представляю вашему вниманию, первую бесплатную offline модель по переводу с русского языка на китайский и обратно.

Ранее, я писал, как можно достаточно легко обучить свою модель по машинному переводу на примере перевода с английского на русский.

В этот раз я решил, реализовать, модель перевода с китайского языка, так как давно хотел и о чем заявлял в комментариях к предыдущей своей статье.

Помню, как еще в школе на Basic я писал программу-переводчик. И это было то время, когда ты сам составлял словарь, зашивал перевод каждого слова, а затем разбивал строки на слова и переводил каждое слово в отдельности. В то время я, конечно же, не мог и представить, как сильно продвинутся технологии, и программы-переводчики станут в основе использовать механизмы глубокого обучения с архитектурой трансформера и блоками внимания.

В этот раз я решил окунуться немного в прошлое и сделать то, что хорошо сделать тогда у меня не получилось.

Думаю, вы знакомы с графиками сравнения точности архитектур. Их применяют в задачах по классификации изображений на ImageNet. 

В каждом сравнении которые я мог встретить ранее в Интернете, как правило это было сравнение небольшого количества архитектур нейросетей, произведенными разными командами, и возможно в разных условиях.

Кроме того в последнее время я наблюдаю изменения: появилось большое количество архитектур. Однако их сравнений с ранее созданными архитектурами я не встречал, либо оно было не столь масштабным.

Мне захотелось столкнуть большое количество существующих архитектур для решения одной задачи, при это объективно посмотреть как поведут себя новые архитектуры типа Трансформер, так и ранее созданные архитектуры.

Come back to school!

В Linux есть что-то неполноценное, и нет ничего лучше, чем Windows или, например, MacOS. Вы наверняка слышали такое мнение много раз. Я же считаю, что подобная оценка возникает из-за человеческих привычек. 

Однажды научившись работать с одной операционной системой, тяжело перейти на новую, или просто не хочется, ведь изучение ОС - долгий процесс. Нельзя просто так лишь в порыве страсти или минутного желания перейти на новую систему полностью, по-настоящему, так чтобы не ставить свою прошлую операционную систему на виртуальную машину, или как вторую (запасную) систему на своем ПК.

Если вы готовы почувствовать себя студентом снова, я расскажу, что нужно сделать….

FastText — это отличное решение для предоставления готовых векторных представлений слов, для решения различных задач в области ML и NLP. Но основным недостатком данных моделей является, то что на текущий момент обученная модель FastText на русскоязычном корпусе текстов Википедии занимает немногим более 16Гигабайт, что в значительной мере сужает возможности использования данной технологией.

На просторах хабра вы уже найдете примеры такого сжатия описанные ранее «Давидом Дале» в статье «Как сжать модель fastText в 100 раз». Решая эту задачу, а применял рекомендации из данной статьи, и к ним мы еще вернемся, но эта статья уже несколько потеряла свою актуальность, так как часть используемых методов более не работают в новой версии библиотеки Gensim 4.0. Кроме того, применяемый в данной статье имеет более общий характер применения, так как сжатая данный образом модель все же не рассчитана на решение узкой задачи, и как показала практика при решении более узких задач, модель теряет в качестве более существенно, чем это показано на примерах.

В этой статье я расскажу о том, как я сжимал модель FastText для решения конкретной, локальной задачи, при этом основной целью, было именно то, чтобы результаты не отличались, от результатов исходной модели FastText.

Основная суть примененного мною метода, была в том, чтобы исключить из словаря модели FastText не используемые слова. Так как например модель «wiki_ru», содержит в своем корпусе 1,88 млн слов в словаре, и 2 млн n-грамм токенов, (300 мерных) векторов.