Телеграмм чат группы natural_language

А где слышали?
На хабре?

Я имею ввиду, не html, а экспортированный doc файл

(Возможно и пдф, с помощью фрагментации областей и так далее)

Да и вообще, не только резюме из хед Хантера, а любого текста из резюме

источник

15:02пожаловаться #9

Арсений in Natural Language Processing

Библиотеки какой-нибудь, которая определяет автоматически, организации, даты работы и прочее, и связывает это все с главным лицом в резюме

источник

15:04пожаловаться #10

Арсений in Natural Language Processing

Существуют ли какие-нибудь открытые проекты, решающие эту задачу

источник

15:04пожаловаться #11

Арсений in Natural Language Processing

источник

15:04пожаловаться #12

Арсений in Natural Language Processing

Или статьи в которых рассказывают о примерах решения данной задачи

источник

15:07пожаловаться #13

Olga in Natural Language Processing

От дипломного руководителя студента

источник

15:17пожаловаться #14

Victor Maslov in Natural Language Processing

*не для тензорфлоу(tm)

источник

16:46пожаловаться #15

Semen Sorokin in Natural Language Processing

Всем привет!
Подскажите полезные ссылки или поделитесь опытом, если кто то делал эффективный нечеткий поиск по именами (фио) внутри текст с ошибками

источник

17:08пожаловаться #16

Alexander in Natural Language Processing

Коллеги, есть предложение «где стоит этот дом?». Я нахожу через pymorphy первую [0] попавшую мне начальную форму глагола и натыкают на «стоить» , а хотел бы попасть на «стоять». Как нибудь можно это дело автоматизировать на основе контекста через spacy или natasha?

источник

20:46пожаловаться #17

Alexander in Natural Language Processing

Без тренировки собственной нейронной сети, на основе правил, которые кто-нибудь уже реализовал 😇

источник

20:47пожаловаться #18

Anton in Natural Language Processing

Какую часть речи выдаёт natasha?

источник

20:54пожаловаться #19

Victor Maslov in Natural Language Processing

mystem сказал стоять

источник

21:00пожаловаться #20