Рубрика «Компьютерная лингвистика»

Про кафедру ABBYY в МФТИ. Мой личный опыт - 1Привет! Меня зовут Алексей, в этом году я заканчиваю учебу на бакалавриате ABBYY на Физтехе. А еще пишу диплом, работаю и все это делаю на удаленке. В этом посте я опишу свой опыт поступления на бакалавриат ABBYY: это было пару лет назад, в 2018 году, когда мир был более безопасным (на самом деле нет) и люди могли чаще трогать лицо руками.

Я расскажу о том, как я выбирал базовую кафедру и не сошел с ума, легко ли мне было поступить, поделюсь с вами впечатлениями от процесса обучения и стажировки и признаюсь, каково совмещать учебу с работой. Надеюсь, мой пост пригодится студентам, которые размышляют, на какую базовую кафедру в МФТИ поступать и на что при этом обратить внимание. Ведь выбор кафедры очень важен, от него зависит сфера развития на ближайшие несколько лет.
Читать полностью »

Почему мне (и, надеюсь, вам) интересно распознавание речи? Во-первых, это направление является одним из самых популярных по сравнению с другими задачами компьютерной лингвистики, поскольку технология распознавания речи сейчас используется почти повсеместно – от распознавания простого «да/нет» в автоматическом колл-центре банка до способности поддерживать «светскую беседу» в «умной колонке» типа «Алисы». Во-вторых, чтобы система распознавания речи была качественным, необходимо найти самые эффективные средства для создания и настройки такой системы (одному из подобных средств и посвящена эта статья). Наконец, несомненным «плюсом» выбора специализации в области распознавания речи лично для меня является то, что для исследований в этой области необходимо владеть как программистскими, так и лингвистическими навыками. Это весьма стимулирует, заставляя приобретать знания в разных дисциплинах.
Читать полностью »

Привет! Меня зовут Денис Кирьянов, я работаю в Сбербанке и занимаюсь проблемами обработки естественного языка (NLP). Однажды нам понадобилось выбрать синтаксический парсер для работы с русским языком. Для этого мы углубились в дебри морфологии и токенизации, протестировали разные варианты и оценили их применение. Делимся опытом в этом посте.

Изучаем синтаксические парсеры для русского языка - 1
Читать полностью »

Слово лингвисту: что если компьютеры заговорят лучше нас - 1
Фото: Александр Корольков/РГ

3 июня, в заключительный день Московского книжного фестиваля на Красной площади, лингвист Александр Пиперски выступал с рассказом о компьютерной лингвистике. Он говорил о машинных переводах, нейросетях, векторном отображении слов и поднимал вопросы границ искусственного интеллекта.

Лекцию слушали разные люди. Справа от меня, например, клевала носом китайская туристка. Александр, наверняка, тоже понимал — пара лишних цифр, формул и слов об алгоритмах, и люди убегут в соседнюю палатку слушать фантастов.

Я попросил Александра подготовить для Хабра «режиссерскую версию» лекции, где не вырезано ничего, что может усыпить случайных туристов. Ведь больше всего выступлению не хватало аудитории с толковыми вопросами и вообще хорошей дискуссии. Думаю, здесь мы ее сможем развить.
Читать полностью »

Инженеров и компьютерных лингвистов – к «Диалогу» - 1С 30 мая по 2 июня в Российском государственном гуманитарном университете (РГГУ) пройдет 24-ая международная научная конференция по компьютерной лингвистике «Диалог». Мы уже рассказывали о том, что такое «Диалог» и почему ABBYY его основной организатор. В этом посте мы анонсируем основные темы конференции, ключевых спикеров и их доклады, публикуем информацию о соревнованиях по разрешению лексической многозначности на русском языке Dialogue Evaluation и другие подробности о конференции. Читать полностью »

Недавно мы рассказывали про генератор стихов. Одной из особенностей языковой модели, лежащей в его основе, было использование морфологической разметки для получения лучшей согласованности между словами. Однако же у использованной морфоразметки был один фатальный недостаток: она была получена с помощью “закрытой” модели, недоступной для общего использования. Если точнее, выборка, на которой мы обучались, была размечена моделью, созданной для Диалога-2017 и основанной на закрытых технологиях и словарях ABBYY.

Мне очень хотелось избавить генератор от подобных ограничений. Для этого нужно было построить собственный морфологический анализатор. Сначала я делал его частью генератора, но в итоге он вылился в отдельный проект, который, очевидно, может быть использован не только для генерации стихов.

Вместо морфологического движка ABBYY я использовал широко известный pymorphy2. Что в итоге получилось? Спойлер — получилось неплохо.

Читать полностью »

Вокруг нас — огромные объемы текстовых данных в электронном виде, в них — человеческие знания, эмоции и опыт. А еще — спам, который выдает себя за полезную информацию, и надо уметь отделять одно от другого. Люди хотят общаться с теми, кто не знает их родной язык. А еще — управлять своим мобильником/телевизором/умным домом голосом. Все это обеспечивает востребованность и бурное развитие методов Natural Language Processing (NLP).

2 июня на платформе Stepik стартует мой онлайн-курс «Введение в обработку естественного языка». Это совершенно новый для меня формат, а еще это первый онлайн-курс по прикладной лингвистике, который фокусируется на обработке русского языка, имеющихся для этого данных и ресурсах. 10 лекций курса посвящены базовыми лингвистическими инструментами и популярным приложениям; важная составляющая курса — пять практических заданий.
Читать полностью »

FactRuEval — соревнование по выделению именованных сущностей и извлечению фактов - 1Соревнования по различным аспектам анализа текста проводятся на международной конференции по компьютерной лингвистике «Диалог» каждый год. Обычно сами соревнования проходят в течение нескольких месяцев до мероприятия, а на самой конференции объявляют результаты. В этом году планируются три соревнования:

  • по выделению именованных сущностей и фактов – FactRuEval;
  • по анализу тональности – SentiRuEval;
  • по исправлению опечаток – SpellRuEval.

Статья, которую вы начали читать, преследует три цели. Первая – мы хотели бы пригласить разработчиков систем автоматического анализа текстов принять участие в соревнованиях. Вторая – мы ищем помощников, которые могли бы разметить текстовые коллекции, на которых будут проверяться системы наших участников (это, во-первых, интересно, а во-вторых – вы сможете принести реальную пользу науке). Ну а третья – соревнования по выделению именованных сущностей и фактов проводятся на “Диалоге” впервые, и мы хотим рассказать всем заинтересованным читателям, как они будут происходить.

Читать полностью »

В предыдущий раз мы написали на Хабре о краудсорсинге лингвистических данных. Речь шла о морфологической разметке (part of speech tagging) современных текстов на русском языке. С тех пор было размечено около 2.2 млн. заданий, и около 3 тысяч человек приняли в этом участие. Мы с вами прошли чуть больше половины пути. Спасибо, что вы помогаете нам!

В OpenCorpora мы создаём открытые данные для обучения и тестирования математических моделей анализа текста на русском языке. Таким образом, мы помогаем российской компьютерной лингвистике догнать западную. Потом будем помогать обгонять ;)

Сегодня мы расскажем о разметке именованных сущностей. Это ещё один слой разметки текстов в Открытом корпусе. Мы будем выделять в тексте имена людей, названия компаний и географических объектов.

Как, читая новости, приносить пользу науке? - 1

Читать полностью »

Предлагаю читателям «Хабрахабра» перевод поста «Deep Learning, NLP, and Representations» крутого Кристофера Олаха. Иллюстрации оттуда же.

В последние годы методы, использующие глубокое обучение нейросетей (deep neural networks), заняли ведущее положение в распознавании образов. Благодаря им планка для качества методов компьютерного зрения значительно поднялась. В ту же сторону движется и распознавание речи.

Результаты результатами, но почему они так круто решают задачи?

В посте освещено несколько впечатляющих результатов применения глубоких нейронных сетей в обработке естественного языка (Natural Language Processing; NLP). Таким образом, я надеюсь доходчиво изложить один из ответов на вопрос, почему глубокие нейросети работают.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js