Russian morphological tagset converters library. Contribute to kmike/russian-tagsets development by creating an account on GitHub.

Additional resources for the Russian UD and other UD projects - ruUD/RNCtoUD.md at master · olesar/ruUD

Одной из самых распространенных задач NLP является задача текстовой классификации. Для обучения такой модели текст нужно представить в виде эмбеддинга. Для этого существуют различные подходы к получению эмбеддингов текстов/предложений, одним из которых является Multilingual Universal Sentence Encoder (MUSE). MUSE реализован на базе архитектуры Transformer, поддерживает 16 языков, включая русский, и показывает хорошее качество в задаче классификации.

В нашей команде, мы используем MUSE в различных проектах. Однако поскольку модель является достаточно тяжелой, приходится задумываться об эффективном использовании ресурсов, чтобы не занимать лишнюю память копиями модели в виртуальных окружениях каждого члена команды.

Для решения данной проблемы, нами был разработан REST API сервис, который можно развернуть на сервере, куда каждый член команды имеет доступ.

У такого подхода также имеется ряд дополнительных преимуществ, о которых будет рассказано во время доклада.

Ссылка на репозиторий с сервисом: https://gith…

DILMA: Differentiable Language Model Adversarial Attacks on Categorical Sequence Classifiers - GitHub - fursovia/dilma: DILMA: Differentiable Language Model Adversarial Attacks on Categorical Seque...