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

2106 membersпожаловаться на группу
2020 September 28

YB

Yuri Baburov in Natural Language Processing
Anton Eryomin
Т.е. по сути разметка все равно понадобится да?
смотря какие документы и как напишешь всё это. в принципе, кластеризация даст тебе профессию человека, но не очень чёткую (будет или много мелких похожих кластеров, или нечёткие границы между кластерами).
источник
16:46пожаловаться#1

AE

Anton Eryomin in Natural Language Processing
а вот если мы говорим про определение секции в документе, тут как лучше смотреть ?
источник
16:47пожаловаться#2

AE

Anton Eryomin in Natural Language Processing
в принципе банальное разделение по ключевым словам, может дать неплохие результаты
источник
16:47пожаловаться#3

AE

Anton Eryomin in Natural Language Processing
т.е. искать слова в тексте типа - Навыки, Скилы, Умения и прочие синонимы
источник
16:47пожаловаться#4

YB

Yuri Baburov in Natural Language Processing
да, можно секцию не искать, если NER нормально выделяет ключевые слова.
можно и вообще не выделять ключевые слова, а выделять все слова и все пары слов.
тут немного всё ещё зависит от того, в каком виде вы хотите чтобы это было на выходе.
например, если вы хотите, чтобы на выходе был список ключевых слов и в нём не было лишних слов, то нужен NER и в идеале определение секций, а если вам пофиг на лишние слова или 10% лишних слов для вас нормально, то можно на чём-то сэкономить.
источник
16:53пожаловаться#5

YB

Yuri Baburov in Natural Language Processing
Anton Eryomin
а вот если мы говорим про определение секции в документе, тут как лучше смотреть ?
можно ещё смотреть скопление ключевых слов и определять границы этого скопления.
это плохо сработает, если у человека ключевые слова перемежаются с описанием проектов, в остальных случаях — нормально.
источник
16:54пожаловаться#6

AP

Aleksandr Perevalov in Natural Language Processing
Всем привет, подскажите существуют ли датасеты для задачи Named Entity Linking на русском языке?
источник
17:56пожаловаться#7

RS

Roman Samarev in Natural Language Processing
Anton Eryomin
т.е. искать слова в тексте типа - Навыки, Скилы, Умения и прочие синонимы
Резюме бывают разного типа. Например https://www.indeed.com/career-advice/resumes-cover-letters/skills-based-resume-template vs https://www.indeed.com/career-advice/resumes-cover-letters/essential-resume-sections
Indeed Career Guide
How to Write a Skills Based Resume: Template and Examples
Use this skills-based resume template to help you create a resume that focuses on your skills over experience. Also, learn what a skills-based resume is, how to create one step by step and see an example.
источник
18:09пожаловаться#8

RS

Roman Samarev in Natural Language Processing
Если использовать какой-то общий NER на резюме, получите много мусора. Не уверен, что задача решаема без словаря должностных обязанностей.
источник
18:10пожаловаться#9

RS

Roman Samarev in Natural Language Processing
Anton Eryomin
т.е. искать слова в тексте типа - Навыки, Скилы, Умения и прочие синонимы
https://rua.ua.es/dspace/bitstream/10045/109293/1/PLN_65_06.pdf
источник
18:15пожаловаться#10

AE

Anton Eryomin in Natural Language Processing
Спасибо большое за ссылки
источник
18:16пожаловаться#11

RS

Roman Samarev in Natural Language Processing
Последняя статья - как раз с демонстрацией ужасных результатов по навыкам, если словари типа ONET не используются
источник
18:16пожаловаться#12

YB

Yuri Baburov in Natural Language Processing
Вообще, начинайте всегда с попыток сделать систему на правилах из готовых компонентов и за один день. Возьмите при этом несколько разных по структуре и типу резюме. И тогда сами поймёте, какие проблемы есть и как их лучше решать.
источник
18:21пожаловаться#13

AE

Anton Eryomin in Natural Language Processing
Спасибо большое за совет!!!
источник
18:22пожаловаться#14

AO

Alex Orgish in Natural Language Processing
Aleksandr Perevalov
Всем привет, подскажите существуют ли датасеты для задачи Named Entity Linking на русском языке?
Если сущности берутся из wikidata, то можно самому попробовать сделать датасет из wikipedia. Самая большая проблема будет в entity disambiguation, причем не тогда, когда нужно выбирать из нескольких вариантов правильный (а иногда вариантов 1000+ для одной сущности), а когда из всех вариантов правильного нет.
источник
20:46пожаловаться#15

AP

Aleksandr Perevalov in Natural Language Processing
Alex Orgish
Если сущности берутся из wikidata, то можно самому попробовать сделать датасет из wikipedia. Самая большая проблема будет в entity disambiguation, причем не тогда, когда нужно выбирать из нескольких вариантов правильный (а иногда вариантов 1000+ для одной сущности), а когда из всех вариантов правильного нет.
Идея хорошая. Спасибо. Но все таки хотелось бы знать есть ли для этой задачи какой-либо бенчмарк на русском
источник
20:54пожаловаться#16

H

Himanshu in Natural Language Processing
A language is a wonderful tool of communication – its powered the human race for centuries and continues to be at the heart of our culture.

I've tried to work with NLP for Indian Language (Hindi).  
So I've made a web app using Streamlit and INLTK (a library used for NLP task mainly for Indian Languages).
In which we can
1.) Tokenize the sentences in the given text
2.) Find the Similarity between two words
3.) Word predictor
4.) Generate similar words from a given word

Youtube link:- https://youtu.be/C2gXYRR7-HY
YouTube
Natural Language Processing (NLP) for Indian Language (Hindi) on web:- Himanshu Tripathi
A language is a wonderful tool of communication – its powered the human race for centuries and continues to be at the heart of our culture.

I've tried to work with NLP for Indian Language (Hindi).  
So I've made a web app using Streamlit and INLTK (a library used for NLP task mainly for Indian Languages).
In which we can
1.) Tokenize the sentences in the given text
2.) Find the Similarity between two words
3.) Word predictor
4.) Generate similar words from a given word
----------------------------------------------------------------------
Do like Share and Subscribe it's free
---------------------------------------------------------------------------------------------
GitHub:-- https://github.com/iamhimanshu0
LinkedIn:- https://www.linkedin.com/in/iamhimanshu0/
Facebook:- https://www.facebook.com/iamhimanshu0
Instagram:- https://www.instagram.com/iamhimanshu0/
источник
21:02пожаловаться#17
2020 September 29

AK

Alexander Kukushkin in Natural Language Processing
Лена Войта публикует доп материалы https://lena-voita.github.io/nlp_course.html к ШАДовским лекциям https://github.com/yandexdataschool/nlp_course. Второй пост про классификацию https://lena-voita.github.io/nlp_course/text_classification.html. Полезный конспект, проходит по верхам, понять хорошо о чём речь, если заранее всё это не знал, кажется, не получится. Современные методы с предобученными языковыми модели не упоминает, будет в следующих сериях.
- Сравнение, противопоставление наивного Байеса и логистической регрессии. Про то как прокачать эти базовые методы есть https://www.aclweb.org/anthology/P12-2018.pdf
- Вектора в голове сетки смотрят в сторону классов (см. картинку)
- Аналогия между свёртками для картинок и текста
- Аналогия аугментации для картинок и текста
Короче говоря, понравилось меньше чем первый пост про эмбеддинги https://lena-voita.github.io/nlp_course/word_embeddings.html, но тоже полезно #voita
источник
10:49пожаловаться#18

AE

Anton Eryomin in Natural Language Processing
Спасибо за ссылки!
источник
10:54пожаловаться#19

AK

Alexander Kukushkin in Natural Language Processing
И третий доступный сегодня пост из курса про языковые модели https://lena-voita.github.io/nlp_course/language_modeling.html. Без технических деталий, без современных моделей, хороший конспект про LM до трансформеров. #voita
- Пулинг теряет инфу о позиции слова
- Интуиция про перплексию
- Веса в голове сетки могут повторять таблицу с эмбеддингами
lena-voita.github.io
Language Modeling
Language models (from n-gram to neural) and generation strategies.
источник
13:04пожаловаться#20