по тестам если смотреть - USE отлично работает с одним предложением, но если будет несколько предложений ( например в сообщении) - то Bert лучше себя показывает

Вброшу ещё LASER сюда, он мультилингвальный, и для одиночных предложений примерно на одном уровне с бертом и USE работает.

+

Делали кластеризацию документов - MUSE в топе.

Has anybody here used spark nlp by johnSnow LABs?
Inorder to use pretrained model for spark nlp, do I need any license or anything or that sort?

В отличии от тамиты, ТМ Мегапьютера (Sapremo) работает на индексе (обратном и прямом), а не ищет последовательно по тексту.  Отсюда и значительно более высокая производительность.
В отличии от наташи, ТМ Мегапьютера работает на rule-based подходе (NER) и соответственно ему не нужен размеченный корпус, нет проблем с коррекцией ошибок или адаптаций решения под новые данные.  Вообще, модуль предоставлен для скачивания на tm.megaputer.ru. Так что любой разработчик может сравнить как точность анализа, так и производительность системы самостоятельно.

Юрий, я вроде ответил уже подробно на этот вопрос выше. Отвечаю еще раз коротко... Навскидку, для стандартных сущностей sapremo дает 92-97 по точности и 85-95 по полноте. Но эти оценки сильно зависят от области применения. Если Вас интересуют результаты оценки качества на каком-то конкретном размеченном корпусе, то пришлите ссылку на него, или можете попробовать сами протестировать.

Сорри, не туда )

А, извиняюсь, пропустил. В вашей области -- сравнение с pullenti нужно делать, и с нейросетевыми библиотеками для NER: с ними интересует качество по PERson и ORGanization, на тех датасетах, что есть в naeval . Для других областей увы таковых датасетов нет, сравнивать нечего...

Спасибо за детали. Я переслал Ваш запрос о конкретных целях сравнения нашей команде. Когда получу ответ от них, отвечу более подробно.

О, а меня к вам не взяли 6 лет назад )

Денис, ну всяко бывает. Если Вы реально увлечены анализом текстов, и еще не потеряли интерес к работе у нас, присылайте резюме. За 6 лет вообще многое могло измениться. Иногда вещи получаются и со второй попытки. Мы всегда ищем таланты.

Документы на русском языке? Большие?

Спасибо, я за эти 6 лет неплохую карьеру успел сделать и без мегапьютера )

Да, на русском, большие.

Здравствуйте! Кто может помочь с классификатором ключевых слов на теги "годно", "негодно", "годно+негодно".  Данные разметил как в скрине, но лучше, чтобы перевод не склеивался с оргиналом. Хотел через monkeylearn прогрузить, а там лимит 300 запросов.

Буду запускать с вин10. А еще лучше подскажите что-то с двухкнопочным интерфейсом, а то пробовал knime - не зашло

Логика разметки не очень понятна, поэтому не понятен подоход к задаче

Если просто по словарю, то написать на с++ программку, куда уж эффективнее

а почему knime не зашел?