Телеграмм чат группы natural_language

Size: a a a

Natural Language Processing

1279 membersпожаловаться на группу

2018 April 22

Vlad Bocharov in Natural Language Processing

Denis

через прокси не грузило, а без него да, странно

источник

19:50пожаловаться #1

2018 April 23

Pavel Philippovich in Natural Language Processing

Добрый день.
Вопрос возник: никто не всетрчал "supervised" SRL для русского?
Под "supervised" я понимаю нечто похожее на Snorkel.
Там, как бы, зависимости нету от языка, но для парсинга используется Spacy, который, пока что, не особо умеет в русский.
Или, как вариант, собирать свой Spacy-подобный стейдж для парсинга на основе других инструментов?

источник

12:46пожаловаться #2

Marat Kurilovich in Natural Language Processing

Добрый вечер, кто что использует для соотнесения текстов (не слов) в смысле их смысловой близости? Проблема такая, что многие документы довольно схожи между собой и много повторяющихся слов. Может кто сталкивался с подобным

источник

19:34пожаловаться #3

Alexander Pozharskiy in Natural Language Processing

Как бейзлайн - возможно, косинусная мера схожести tf-idf (лемматизированного/стемматизированного)?

источник

19:41пожаловаться #4

Alexander Pozharskiy in Natural Language Processing

Но это не точно - на практике не сталкивался.

источник

19:41пожаловаться #5

Marat Kurilovich in Natural Language Processing

Да, пробовал ее но к сожалению не совсем устроила

источник

19:42пожаловаться #6

Ali Abdullaev in Natural Language Processing

doc2vec?

источник

20:00пожаловаться #7

Alexander Fedorenko in Natural Language Processing

Рекомендую посмотреть gensim. Сам использую. https://radimrehurek.com/gensim/

Radimrehurek

gensim: topic modelling for humans

Efficient topic modelling in Python

источник

20:01пожаловаться #8

Ali Abdullaev in Natural Language Processing

Или к примеру попарное sentences2vec если можешь четкие предложения извлечь

источник

20:01пожаловаться #9

Marat Kurilovich in Natural Language Processing

Alexander Fedorenko

Рекомендую посмотреть gensim. Сам использую. https://radimrehurek.com/gensim/

Radimrehurek

gensim: topic modelling for humans

Efficient topic modelling in Python

gensim полезная библиотека, согласен

источник

20:05пожаловаться #10

Marat Kurilovich in Natural Language Processing

Ali Abdullaev

Или к примеру попарное sentences2vec если можешь четкие предложения извлечь

Про это не слышал даже, попробую, спасибо

источник

20:05пожаловаться #11

Arcady Balandin in Natural Language Processing

Народ, что порекомендуете по задачке. Нужен корпус текстов, каждый текст должен иметь облако тэгов, определенное вручную. Тэги такие:
1. положительный / отрицательный по эмоциям текст
2. агрессивный
3. добрый/ злой
4. призыв - отсутствие призыва
и т.п.

Можно на английском, но лучше и на русском.
кто нитбудь видел подобное?

источник

20:07пожаловаться #12

Alexander Fedorenko in Natural Language Processing

выбирая между tf-idf и lsi. lda индексами ты можешь выбирать характер близости текстов по используемым словам, семантической близости или все вместе

источник

20:07пожаловаться #13

Alexander Fedorenko in Natural Language Processing

Marat Kurilovich

Про это не слышал даже, попробую, спасибо

Кстати в gensim это есть https://radimrehurek.com/gensim/models/doc2vec.html

Radimrehurek

gensim: topic modelling for humans