Недавно мой добрый товарищ Антон Ложков в своем телеграм-канале устроил перекличку персонажей Улицы Сезам в NLP, у него получился достаточно внушительный список. Здесь я решил немного разбавить этот список картинками (ведь не все помнят персонажей Улицы Сезам, правда?). А еще попытаюсь ответить на вопрос — какого хрена именно маппеты заслужили такую честь?
3,387 просмотров всего, 6 просмотров сегодня
В предыдущем посте о возрождении блога я упомянул, что мы часть прошлого года отдали тематическому моделированию в виде ARTM + TopicTiling в попытках обеспечить качественную сегментацию текстов и выделение ключевых сегментов — что-то вроде необычной версии аннотирования/суммаризации текстов.
Я решил, что есть смысл чутка рассказать, а что это за штука, и с чем ее едят.
Выражаю благодарность Игорю Ляхову, который отдал часть своей жизни на изучение тематической сегментации.
2,832 просмотров всего, 4 просмотров сегодня
Давненько ничего не писал здесь, хотя всякого интересного много есть.
Ниже расскажу, что же хорошего для науки и образования мы сделали в 2018 году.
6,054 просмотров всего, сегодня нет просмотров
На этой картинке вы видите условное случайное поле.
Продолжаю выкладывать тексты, которые когда-то писал по рабочей надобности. Этот текст был составлен в конце 2014 года, но вполне актуален и сейчас.
В связи с бурным развитием глубинных нейросетей мы как-то начали забывать о простых статистических тружениках машинного обучения. Хватит это терпеть!
Здесь содержится краткий конспект по алгоритму CRF (conditional random fields, условные случайные поля), который я писал для доклада на внутренней конференции. Как обычно — минимум теории (кроме самой интересной) и совсем немного занудства. Пригодится всем, кто любит краткие конспекты. Здесь все, что вы хотели знать о CRF, но боялись спросить (но это не точно).
Добро пожаловать под кат!
29,098 просмотров всего, 2 просмотров сегодня
UPD: В английской версии этого поста оставили очень ценный комментарий, и теперь я вижу, что я слишком заострил внимание на различиях LDA и word2vec, а они с алгоритмической точки зрения не так уж и сильно отличаются. Поэтому я несколько изменил первоначальную версию текста. Кстати, рекомендую прочитать презентацию товарища Голдберга про word2vec.
Буквально только что, когда уже хотел взяться за написание текста про конференцию (как обещал в предыдущем посте), я обнаружил совсем недавно созданный гибридный алгоритм, который хитрым образом берет лучшее (по крайней мере, должен брать лучшее) из известного алгоритма тематического моделирования LDA (Латентное размещение Дирихле) и из чуть менее известного инструмента языкового моделирования word2vec (никак не расшифровывается, но про него я писал ранее).
Вы также можете прочитать этот текст на английском
И сейчас я расскажу вам историю об lda2vec и моих попытках поиграться с реализацией и сравнить ее с алгоритмом LDA. Итак, однажды в студеную зимнюю пору…
21,960 просмотров всего, сегодня нет просмотров
Когда-то мне было нужно узнать кое-что про то, как устроен word2vec и — удивительно — нигде нормальной информации я не нашёл. В половине статей просто демонстрировали формулы и умные слова (я тоже так могу), в другой половине информация была не очень полной. То, что мне было нужно, я собирал по крупицам. настала пора поделиться этими крупицами, особенно, если учесть, что уже почти полгода я ничего не публиковал.
Поэтому здесь я немного расскажу о том, что такое word2vec, зачем он нужен, как он работает — и прочие мелочи. Статья теоретическая (про сам word2vec, а не про векторное пространство, если что), написана достаточно простым языком, но все же содержит в себе практические идеи. Enjoy!
121,001 просмотров всего, 4 просмотров сегодня
Здесь я расскажу и покажу в примерах на Python, зачем и как считать стандартный TF-IDF, а также его вариации. Примеры я буду давать по ходу объяснения. Чтобы их понять, нужно иметь представления о базовых понятиях языка программирования Python в версии 2.х либо 3.х (основные типы данных, основные структуры данных, цикл-ветвление, функция, основы генераторов списков и словарей) и понимать, как применять класс Counter из стандартной библиотеки collections
83,577 просмотров всего, 24 просмотров сегодня
Сегодня я хотел бы рассказать об одном интересном классе стандартной библиотеки языка Python, который может пригодиться при обработке языка. Речь пойдет о классе Counter из библиотеки collections.
16,300 просмотров всего, сегодня нет просмотров