Докладываю - я попытался применить NER к анализу текста чеков, но оно просто так в лоб не получилось. Тогда я пошел обходным путем - сначала NER по строкам, чтобы разделить список строк на блоки по товарам (один блок - один товар) и всякое левое. Это прокатило. Теперь можно сделать NER в пределах блока с целью найти название и цену.

Ну это очень-очень сложные цепи Маркова. С другим принципом работы, но очень близким результатом

Ну способность к сохранению контекста у них сильно выше

👍 Как же круто, когда люди десакрализируют модные модели! Ведь действительно же, генеративный трансформер - это 512-граммная цепь Маркова с очень хитрым сглаживанием)

Да, но смысла в этом по прежнему немного((

Я понимаю что архитектурно общего между ними как между молотком и трактором с гидромолотом

Ахаха

can someone give suggestion on  https://www.kaggle.com/questions-and-answers/182500 question
I am struggle to find out good resources or approach.

Есть вопрос. Существуют ли готовые инструменты дистрибутивной семантики, допускающие процессинг словосочетаний?

Знаю, что это существует в качестве технологии, но было бы очень хорошо, если бы был просто готовый инструмент, который берёшь и запускаешь.

Впрочем, сам я ещё толком не искал.

Буду, в общем, рад, если откликнитесь с ответом через @.

Нужно для четырёх разных вещей:

1. Восстанавливать общий контекст для заданной группы слов;

2. Находить наиболее близкие группы слов для заданной группы;

3. Восстанавливать контекст выделенной подгруппы слов в контексте / относительно контекста заданной группы слов;

4. Находить наиболее близкие группы слов выделенной подгруппы слов в контексте / относительно контекста заданной группы слов.

3 и 4 нужны в том смысле, что, например, поиск относительно "group" должен отличаться от поиска относительно "group" в "group dynamics" и также отличаться от поиска относительно "group dynamics" полностью как коллекции слов, как и результат поиска относительно "group" в "group dynamics" должен отличаться от результата поиска относительно "group" в "algebraic group".

может кто-нибудь дать предложение по вопросу https://www.kaggle.com/questions-and-answers/182500
Я изо всех сил пытаюсь найти хорошие ресурсы или подход.

not yet
will be working soon

когда работал в институте пытались сделать такую модель, я хотел пойти через nlg для начала, а затем уже переходить к обратной операции

работало неплохо , затем на получившимся корпусе можно уже эмбэдинги и все такое учить

Спасибо за ответ, не могли бы вы немного уточнить?

Thanks for the reponse