Рубрика «natural language understanding»
Применение методов обработки естественного языка и больших языковых моделей в области открытия новых материалов
2025-03-24 в 14:10, admin, рубрики: gpt, llm, natural language processing, natural language understanding, nlp, nlu, материаловедение«Брендометр» Airbnb: автоматизация оценки восприятия бренда в социальных сетях с помощью ИИ
2024-12-23 в 12:10, admin, рубрики: airbnb, natural language understanding, nlu, искусственный интеллектЭта статья посвящена тому, как в Airbnb, пользуясь технологиями глубокого обучения, вычисляют показатели восприятия бренда на основе данных, полученных из социальных сетей.
Проблемы современного машинного обучения
2022-02-14 в 10:30, admin, рубрики: artificial intelligence, computer vision, natural language processing, natural language understanding, Блог компании Open Data Science, искусственный интеллект, машинное обучение, Научно-популярноеВо многих популярных курсах машинного и глубокого обучения вас научат классифицировать собак и кошек, предсказывать цены на недвижимость, покажут еще десятки задач, в которых машинное обучение, вроде как, отлично работает. Но вам расскажут намного меньше (или вообще ничего) о тех случаях, когда ML-модели не работают так, как ожидалось.
Частой проблемой в машинном обучении является неспособность ML-моделей корректно работать на большем разнообразии примеров, чем те, что встречались при обучении. Здесь идет речь не просто о других примерах (например, тестовых), а о других типахЧитать полностью »
Нейросети для Natural Language Inference: логические умозаключения на русском языке
2021-10-10 в 12:35, admin, рубрики: BERT, natural language inference, natural language processing, natural language understanding, nli, nlp, nlu, python, Transformers, zero-shot classification, машинное обучение, обработка естественного языка, Программирование, СемантикаNLI (natural language inference) – это задача автоматического определения логической связи между текстами. Обычно она формулируется так: для двух утверждений A и B надо выяснить, следует ли B из A. Эта задача сложная, потому что она требует хорошо понимать смысл текстов. Эта задача полезная, потому что "понимательную" способность модели можно эксплуатировать для прикладных задач типа классификации текстов. Иногда такая классификация неплохо работает даже без обучающей выборки!
До сих пор в открытом доступе не было нейросетей, специализированных на задаче NLI для русского языка, но теперь я обучил целых три: Читать полностью »