Рубрика «ner»
Почему Word Error Rate (WER) недостаточно: Семантическая декомпозиция ошибок ASR
2026-06-03 в 10:27, admin, рубрики: asr, ner, nlp, wer, Whisper, машинное обучение, Оценка качества моделей, распознавание речи, речевые технологии, речь в текстКофе — мой type, музыка — мой out: строим NERвный-пайплайн на продуктовых запросах
2025-08-28 в 13:37, admin, рубрики: ner, nlp, ИИ, искусственный интеллект, машинное обучение, трансформерыПривет! На связи команда Ad-Hoc аналитики X5 Tech.
В этой статье расскажем, как мы научили поиск извлекать важные сущности из запросов пользователей. Полный разбор реализации NER (Named Entity Recognition) для продуктового ритейла, шаг за шагом: как мы размечали данные, считали метрики на уровне токенов и сущностей — и почему для коротких и длинных запросов потребовались разные архитектурные решения.
Что такое NER, зачем он нужен и когда не поможет
2025-06-25 в 13:37, admin, рубрики: named entity recognition, natural language processing, ner, nlp, spacy, нейросети python, обучение моделей, примеры кодаПро NER написано немало, но этот материал носит прикладной характер. Статья будет полезна тем, кто интересуется NLP и ищет разные подходы для решения узкопрофильных задач, требующих извлечения сущностей из текста.
Для джунов это возможность пройти весь путь — от разметки данных до обучения собственной кастомной NER-модели, попутно понять типичные сложности и ограничения.
Русский Маскарад — применение NER для защиты персональных данных
2025-01-28 в 6:58, admin, рубрики: BERT, Gliner, ner, qwen, spacy
Всем привет!
На связи команда хакатонщиков “Старые Бауманцы” и я - Саша Зазнобин.
RAG в действии: актуальные инструменты и возможности их применения
2025-01-09 в 9:39, admin, рубрики: AI, graphrag, ner, nlp, ragЗадумывались ли вы, кто на самом деле находится по ту сторону телефонной линии или чата? В современном мире за приятным голосом неизвестного абонента или ненавязчивым текстовым сообщением часто скрывается вовсе не человек, а искусственный интеллект. Этот робот обучен выполнять задачи маркетинга и клиентской поддержки. Но когда мы пишем негативный фидбек или выражаем свои пожелания, то надеемся если не на изменения, то хотя бы на эмоциональную реакцию. Но ИИ такой ответ — не по силам.
Всем привет, меня зовут Никита Сергиевский. Я —Читать полностью »
Извлечение троих: Как найти пасхалки в книгах Стивена Кинга с помощью NLP алгоритмов
2021-07-03 в 21:09, admin, рубрики: ner, nlp, python, Алгоритмы, Занимательные задачки, Лайфхаки для гиков, мультивселенная, Пасхалки, стивен кинг, Читальный залПредыстория
Которую вы можете пропустить, но не станете, верно?
Дело было за последней прочитанной мной книгой Стивена Кинга - "Томминокеры". В очередной раз скользнув по "еще одному американскому имени не очень-то главного героя", я вдруг задумалась: "А что, если имя, которое я даже толком не прочитала, было важным? Что, если это имя персонажа другой уже прочитанной мной истории? Что, если из-за того что я, среднестатистический человек в пятницу вечером, не держу в голове целый город (или даже штат) имен всех персонажей, я упускаю детали мира дядюшки Кинга?" Стало немного-невыносимо больно за возможные утраченные пасхалки.
Визуализация новостей рунета
2019-08-01 в 12:05, admin, рубрики: bigartm, data mining, machine learning, natural language processing, ner, nlp, open source, Блог компании Open Data Science, визуализация данных, машинное обучение, Новости
Представьте себе, что вы поспорили с друганом, что было раньше — курица или яйцо повышение какого-то налога, к примеру, или новости на эту тему, или вовсе важное событие заглушили тучей новостей про новую песню, скажем, Киркорова. Удобно было бы посчитать, сколько новостей на каждую тему было в каждый конкретный момент времени, а потом наглядно это представить. Собственно, этим и занимается проект “радар новостей рунета”. Под катом мы расскажем, при чём здесь машинное обучение и как любой доброволец может в этом поучаствовать.
NLP. Основы. Техники. Саморазвитие. Часть 2: NER
2019-05-14 в 12:07, admin, рубрики: ABBYY, machine learning, natural language processing, ner, RNN, Блог компании ABBYY, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, нейросети, токены, эмбеддингиПервую 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.
Распознавание дат, написанных естественным языком, средствами Python3
2019-04-23 в 14:06, admin, рубрики: legaltech, ner, nlp (natural language processing), python, python3Мы в компании создаем сервис, который извлекает юридические факты из переписки клиента и заказчика. Сервис вырос из одной простой идеи — мои постоянные клиенты из решили упросить работу менеджерам и создать “генератор договоров”. Первую задачу — подтягивать в договор реквизиты клиента и заказчика мы решили легко.
Появилась вторая идея — искать в переписке даты и вставлять их в техническое задание, документы, автоматически.
Однако, люди редко пишут в чатах и мессенджерах даты так, чтобы их легко мог распознать алгоритм.
Читать полностью »