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?
2,265 просмотров всего, 2 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.
2,006 просмотров всего, сегодня нет просмотров
Давненько ничего не писал здесь, хотя всякого интересного много есть.
Ниже расскажу, что же хорошего для науки и образования мы сделали в 2018 году.
5,426 просмотров всего, 4 просмотров сегодня
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!
27,422 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…
21,354 просмотров всего, 7 просмотров сегодня
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!
119,070 просмотров всего, 5 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
78,193 просмотров всего, 20 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.
15,712 просмотров всего, 6 просмотров сегодня