В последние годы в области NLP произошла настоящая революция: огромные нейросети, предобученные на сотнях гигабайт текстов, бьют все известные рекорды качества. Но обладают ли такие нейросети чутьём на «естественность» текста, которое есть у носителей языка? Оценка предложения по внутреннему чутью в лингвистике получила название приемлемости; умение давать подобную оценку — ещё один шаг на пути к общему пониманию языка. Чтобы узнать, насколько хорошо нейросети для русского языка справляются с этой задачей, мы публикуем RuCoLA (Russian Corpus of Linguistic Acceptability) — датасет русскоязычных предложений, размеченных по бинарной шкале приемлемости. Это совместный труд команды исследователей и NLP-разработчиков из SberDevices, ABBYY, Yandex Research, Huawei Noah’s Ark Lab и Факультета компьютерных наук ВШЭ. Также мы открываем лидерборд на данных RuCoLA, чтобы любой желающий мог проверить способности своих моделей или поучаствовать в развитии методов для оценки приемлемости.
Читать полностью »
Рубрика «корпус текстов»
Насколько естественен естественный язык? Представляем датасет RuCoLA
2022-05-24 в 9:02, admin, рубрики: github, natural language processing, open source, Исследования и прогнозы в IT, корпус текстов, лидерборд, лингвистика, машинное обучение, открытые данныеСосчитать незримое: достоверно определяем словарный запаc
2016-05-19 в 16:41, admin, рубрики: Алгоритмы, Блог компании Онлайн-школа английского Skyeng, изучение языка, корпус текстов, лингвистический анализ, Семантика, метки: изучение языка, корпус текстов, лингвистический анализ
В школе Skyeng мы редко обучаем английскому с нуля. Обычно к нам приходят люди, уже обладающие каким-то набором знаний, причем этот набор бывает самым разным. Для того, чтобы обучение было полезным, нам нужно как-то определить границу этих знаний. Если в случае грамматики это относительно просто (выясняется на первых занятиях с методистом), то уточнение границ словарного запаса – задача не самая тривиальная. Для ее решения мы разработали и запустили инструмент WordMash.