Привет всем! Я таки собрался провести мастер-класс по разработке навыков Алисы на python.
Он пройдёт в зуме 4 марта в 19.00, регистрация по ссылке.

За вечер мы попробуем научиться:
- Писать код навыков Алисы на языке Python и публиковать их;
- Удобно организовывать код сценария, когда веток становится много;
- Подключать свои инструменты анализа текста, если грамматик от Яндекса недостаточно.
- Хостить навыки на бесплатных или дешёвых мощностях;
- Настраивать аналитику, автотесты и continuous integration для навыка.

Вебинар будет полезен как для тех, кто только хочет начать писать навыки Алисы, и для тех, кто уже имеет такой опыт, но интересуется, как устроены решения коллег.

Обязательное требование: знакомство с Python.
Желательное требование: знакомство с идеей навыков Алисы и спецификой их разработки (стартовая страничка, документация, чат разработчиков).

Universal sentence encoder

Как это работает, можете, пожалуйста, подробнее?

https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-multilingual/3 тут есть примеры, это сссылка на многоязыковую модель

Это нейросетка, которая в явном виде обучалась на кучу задач, требующих представления предложения в виде одного вектора.
Ещё есть хорошая laser в том же духе, там 93 языка, включая русский.

Ещё интересный (для меня) вопрос, я имею тексты, которые собраны вокруг определённой предметной области (допустим - с чётко выраженной лексикой: животноводство, инженерия, медицина и тд). Я хочу найти термины (понять что этот термин имеет отношение к данной области) и относительно этих терминов сделать тематическое моделирование (или что-то подобное). Я использовал BigARTM и LDA, но в целом я вижу, что либо это какие-то специфические механизмы или их нужно как-то хитро использовать для решения данного вопроса.

Огромное спасибо, таким образом можно делать кластеризацию, отлично!

В этом году на Диалоге особенно много интересных соревнований, ссылочки в одном месте:

- RuSimpleSentEval. Симплификация предложений. https://t.me/natural_language_processing/26351
- Кластеризация новостей, выбор залоговка. https://t.me/natural_language_processing/26362
- SemSketches. Наглядное представление о семантике слова. https://t.me/natural_language_processing/26461
- RuNormAS. Нормализация именованных сущностей. https://t.me/natural_language_processing/26441

Второй раз вы пишите дорожки, но не все. А почему? А то меня разделило между организацией одной запиленной и одной незапиненой

Известно ли, когда будет информация о студенческой сесии в рамках Диалога?

RuShiftEval уже заканчивается через несколько дней, поздно писать. Low Resource ASR не совсем по теме чата

Интересно, была ли попытка обработать информацию в этом чате подробным образом 😊

почему low resource не по теме-то? :)

недостаточно nlp?

я думаю, дело в распознавании речи, а не в ресурсах

типа этим в другом чате занимаются

или в смысле что там не на  русский упор?

просто тут же спокойно задают вопросы в т.ч. про задачи на английский

давайте расширять горизонты!

На сколько понимаю лучше подходит например https://t.me/speech_recognition_ru