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

2241 membersпожаловаться на группу
2020 December 02

SS

Sergey Shulga in Natural Language Processing
David Dale
Я некоторое время завернул ruwordnet в питон
https://github.com/avidale/python-ruwordnet, не очень эффективно, но поиграться можно.
О, отлично! А основной домен там был на чем сформирован? Насколько история будет релевантна по медицине или юриспруденции?
источник
20:13пожаловаться#1

DD

David Dale in Natural Language Processing
Sergey Shulga
О, отлично! А основной домен там был на чем сформирован? Насколько история будет релевантна по медицине или юриспруденции?
Вопросы к Наталье Лукашевич, тезаурус её: https://ruwordnet.ru/ru
источник
20:14пожаловаться#2

SS

Sergey Shulga in Natural Language Processing
Ага, спасибо! А то в репе ссылка битая
источник
20:14пожаловаться#3

А

Андрей in Natural Language Processing
David Dale
Я некоторое время завернул ruwordnet в питон
https://github.com/avidale/python-ruwordnet, не очень эффективно, но поиграться можно.
Спасибо
источник
20:15пожаловаться#4

DD

David Dale in Natural Language Processing
Sergey Shulga
Ага, спасибо! А то в репе ссылка битая
ага, вижу, уже поправил (:
источник
20:15пожаловаться#5

AC

Alex Cheremisov in Natural Language Processing
Всем привет!
Подскажите, пожалуйста, что я делаю не так: обучил slovnet bert ner по ноутбуку, который лежит в script's, хочу протестировать модель на своих предложениях, но модель вместо строки на вход просит тензор.
Понял, что нужно сделать to_exec(), но выпадает ошибка:
No method for <class 'slovnet.model.bert.BERTNER'>.
Решение проблемы найти не удалось...
Буду крайне признателен за любые подсказки!)
источник
20:42пожаловаться#6
2020 December 03

V

Vic in Natural Language Processing
Кто знает как уменьшить размер итоговой модели архитектуры transformer?
Модель 17гб,хотелось бы 5))
Нашел такое https://github.com/synxlin/nn-compression
Но вопрос, а какой метод подходит под какую архитектуру?
GitHub
synxlin/nn-compression
A Pytorch implementation of Neural Network Compression (pruning, deep compression, channel pruning) - synxlin/nn-compression
источник
12:54пожаловаться#7

C

Constantin in Natural Language Processing
Vic
Кто знает как уменьшить размер итоговой модели архитектуры transformer?
Модель 17гб,хотелось бы 5))
Нашел такое https://github.com/synxlin/nn-compression
Но вопрос, а какой метод подходит под какую архитектуру?
GitHub
synxlin/nn-compression
A Pytorch implementation of Neural Network Compression (pruning, deep compression, channel pruning) - synxlin/nn-compression
Можно попробовать квантовать в int8.
источник
14:46пожаловаться#8

BS

Bogdan Salyp in Natural Language Processing
fp16 подходит для всех архитектур, это самое простое решение
Да, наверное можно и до 8 каантовать
источник
15:11пожаловаться#9

МП

Михаил Притугин... in Natural Language Processing
Vic
Кто знает как уменьшить размер итоговой модели архитектуры transformer?
Модель 17гб,хотелось бы 5))
Нашел такое https://github.com/synxlin/nn-compression
Но вопрос, а какой метод подходит под какую архитектуру?
GitHub
synxlin/nn-compression
A Pytorch implementation of Neural Network Compression (pruning, deep compression, channel pruning) - synxlin/nn-compression
Transfer в более мелкую модель?
источник
15:25пожаловаться#10

М

Марк in Natural Language Processing
Михаил Притугин
Transfer в более мелкую модель?
➕➕
источник
15:26пожаловаться#11

FF

Futorio Franklin in Natural Language Processing
Vic
Кто знает как уменьшить размер итоговой модели архитектуры transformer?
Модель 17гб,хотелось бы 5))
Нашел такое https://github.com/synxlin/nn-compression
Но вопрос, а какой метод подходит под какую архитектуру?
GitHub
synxlin/nn-compression
A Pytorch implementation of Neural Network Compression (pruning, deep compression, channel pruning) - synxlin/nn-compression
Можно попробовать дистиляцию https://medium.com/pytorch/bert-distillation-with-catalyst-c6f30c985854
Medium
BERT Distillation with Catalyst
How to distill BERT with Catalyst.
источник
15:29пожаловаться#12

НК

Николай Карпенко... in Natural Language Processing
Как можно доубучить модель NER у Natasha?
источник
21:08пожаловаться#13

МП

Михаил Притугин... in Natural Language Processing
Не разбирался в этом вопросе
Но если нет данных, на которых была обучена модель, то получится хреново
источник
21:10пожаловаться#14

МП

Михаил Притугин... in Natural Language Processing
Плюс они же делают transfer
источник
21:10пожаловаться#15

МП

Михаил Притугин... in Natural Language Processing
Насколько хорошо дообучать модель ученика?
источник
21:11пожаловаться#16

НК

Николай Карпенко... in Natural Language Processing
На чем лучше NER на своих данных? DeepPavlov?
источник
21:11пожаловаться#17

KL

Kir L in Natural Language Processing
Николай Карпенко
Как можно доубучить модель NER у Natasha?
Наверно только лезть внутрь
источник
21:13пожаловаться#18

KL

Kir L in Natural Language Processing
Николай Карпенко
На чем лучше NER на своих данных? DeepPavlov?
Говорят spacy хорош
источник
21:14пожаловаться#19

МП

Михаил Притугин... in Natural Language Processing
Николай Карпенко
На чем лучше NER на своих данных? DeepPavlov?
Я тестировал разные подходы готовые
Результаты такие:
От Диппавлов тяжёлые модели NER лучше Natasha, но медленнее
+ Multi есть которая работает не только с русским
источник
21:16пожаловаться#20