В рейтинге участвует:

групп:

каналов:

Виртуальный сервер на SSD - недорого!

Аренда выделенных и виртуальных серверов (VDS/VPS), хостинг, аренда IP-адресов, администрирование, круглосуточная поддержка

qwarta.ru подробнее

Резервное копирование с проверкой на вирусы!!!

Удобный сервис создания резервных копий на любой сервер сети интернет. Отслеживайте изменения, проверяйте на вирусы. Надежно защитите свой бизнес!

go.backupland.com

Выбираете сервер? Любая конфигурация на заказ!

Аренда физических серверов любых конфигураций под любые запросы - 1С бухгалтерия, игровые сервера, нагруженные проекты, интернет-магазины!

qwarta.ru подробнее

Size: a a a

Natural Language Processing

3198 membersпожаловаться на группу
2021 July 17

KL

Kir L in Natural Language Processing
еще интересные особенности нашел
Если "Сергей работает в Озоне", то Озон извлекается как компания, а если "Это курьер Озона", то уже не видит организацию. Такие дела :-(
источник
09:49пожаловаться#1

KL

Kir L in Natural Language Processing
@alexkuk Александр, скажите, есть ли какие-то "твики" чуть улучшить извлечение организаций, может быть, сместить "голоса" модели с PER на ORG без обучения на своих данных? У нас короткие тексты, не новости. Вижу, что на длинных текстах работает значительно лучше.
источник
11:14пожаловаться#2

КМ

Кибер Медик... in Natural Language Processing
Мне кажется, что пора делать какой-то FAQ для чата, слишком много одинаковых вопросов стало
источник
11:19пожаловаться#3

Е

Егорка in Natural Language Processing
Не исправите. Либо, вы правы, смириться, либо иные модели рассмотреть.
источник
11:57пожаловаться#4

KL

Kir L in Natural Language Processing
попадались готовые модели для этого?
источник
12:49пожаловаться#5

d

dePuff in Natural Language Processing
Это NER
Можно гуглить, гитхабить по комбо NER + RU
источник
12:52пожаловаться#6

Е

Егорка in Natural Language Processing
В этих проектах найдете русские NER модели: Deeppavlov, Spacy, Stanza, Pullenty (статические правила)
источник
12:56пожаловаться#7

KL

Kir L in Natural Language Processing
понятно, что нер, не очень пока понял - реально найти именно готовые модели? Спейси.Ру умеет организации извлекать, или надо учить на том же NERUS'e?
источник
12:57пожаловаться#8

Е

Егорка in Natural Language Processing
Все, что я привел, работает из коробки
источник
12:59пожаловаться#9

KL

Kir L in Natural Language Processing
спасибо!
источник
12:59пожаловаться#10

Е

Егорка in Natural Language Processing
Ерунда вопрос
источник
12:59пожаловаться#11

KL

Kir L in Natural Language Processing
товарищи, а тут можно поспрашивать про диппавлова, или есть отдельный немертвый канал?
например, в глаза бросилась модель ner_dstc2
http://docs.deeppavlov.ai/en/master/features/models/ner.html#train-and-use-the-model

размер 626 КБ !!! а F1 приличный. Зачем тогда все остальное спрашивается ;(
источник
13:26пожаловаться#12

d

dePuff in Natural Language Processing
Скорость референса, как вариант

Завтраков же бесплатных не бывает )
источник
13:28пожаловаться#13

DD

David Dale in Natural Language Processing
У DP есть чатик отдельный https://t.me/DeepPavlovDreamDiscussions, можно там ещё спросить.
источник
13:33пожаловаться#14

DD

David Dale in Natural Language Processing
А так вообще датасет DSTC2 сам по себе простой, он про поиск ресторанов и сущности все ресторанные, в относительно небольшом количестве.
источник
13:41пожаловаться#15

Е

Егорка in Natural Language Processing
В первую очередь это не русский язык.
А во вторых вы сами всё поймёте, когда протестируйте на своих данных.
Датасет,на котором обучалась и тестировалась модель, может принципиально отличаться от ваших данных.
источник
13:41пожаловаться#16

KL

Kir L in Natural Language Processing
спасибо за пояснения!
источник
13:57пожаловаться#17

SS

Sergey Shulga in Natural Language Processing
народ, а подскажите варианты простого решения частной проблемы спелчекинга - в тексте слипаются односимвольные союзы\предлоги со следующим после них словом. Нужно провести сегментацию. Язык - русский, прилипают всегда спереди: "Взрослые идети", "иди сним"..
источник
22:03пожаловаться#18

SS

Sergey Shulga in Natural Language Processing
односимвольных в целом в русском мало, но дальше стопорнулся - как понять, что имеет место склейка, а не валидное слово. Первая мысль - частотный словарь, и если там нет, то явно имеем проблему, но может быть, что-то еще?
источник
22:09пожаловаться#19

DD

David Dale in Natural Language Processing
Частотный словарь слов - проще всего. Если там нет, можно перейти на уровень символов.
источник
22:12пожаловаться#20