Всем привет
Сегодня у нас постер-сессия! Приходите презентовать и смотреть проекты

Начинаем в 17

Уже, конечно, поздновато писать, но это мне казалось очевидным
Выступающим лучше бы приходить пораньше, вы всё-таки выступаете

И если у вас ещё не напечатан постер - то это тоже может быть небыстро

Мы уже начали! Сейчас смотрим видео проекта по Gendered Pronoun Resolution от Юрия Кашницкого.

Всем спасибо, что пришли на постер-сессию показать свои проекты, вы крутые!
Проекты очень достойного уровня, вы действительно показали, что научились использовать методы глубокого NLP, многие проекты есть куда развивать дальше и я надеюсь вы не остановитесь на достигнутом.

Всем привет!
На прошлой неделе у нас прошла постер-сессия и курс уже фактически завершён.

Большая просьба всем заполнить финальный опрос о курсе
https://forms.gle/emBq4oJW6eJdGhQx9

А тем, кто выполнил проекты, просьба указать размер своей футболки в этой форме
https://forms.gle/ZmmKeNdkR2y5J9Dv8

Нужно больше гуглоформ
Пожалуйста, загрузите ваши постеры

https://forms.gle/FZmZJ3HTC8LhK1BD8

В этот четверг встречаемся, чтобы наградить сертификатами и мерчем тех, кто закончил курс.
Следовательно, пожалуйста, проверьте все домашки до него и проверьте, что все ваши домашки проверены (/get_scores в боте)
Также будет маленькое объявление о планах на это лето.

Время и место стандартные.

Если немножко отвлечься от курса, то держите статейку, с которой я сейчас работаю

A La Carte Embedding: Cheap but Effective Induction of Semantic Feature Vectors
https://arxiv.org/abs/1805.05388

Статья описывает как дёшево строить эмбеддинги неизвестных слов. Идея очень простая: как мы учим CBOW - мы приближаем вектор слова, к среднему вектору его контекста. Так что, если взять средний вектор контекста и использовать его вместо вектора неизвестного слова? Unfortunately, this totally fails. Однако, если выучить специальную матрицу, умеющую мапить контексты в вектора слов, это будет несмещённая оценка требуемого вектора (доказательство этого есть в предыдущей статье авторов). И на intrinsic-оценке векторов (аналогии итд) такой подход этот подход работает очень хорошо.

У авторов также есть заметка в блоге про эту статью
http://www.offconvex.org/2018/09/18/alacarte/

Всем привет!

Бот больше не принимает оценки.
Встречаемся сегодня с теми, кто закончил курс в 7 часов в ШАДе
Баллы за Kaggle выставлю в ближайшее время

Не забываем делиться впечатлениями о курсе, если ещё нет
Если вы не закончили курс, будет ещё интереснее узнать ваше мнение
https://forms.gle/emBq4oJW6eJdGhQx9

Те, кто делал задание Kaggle, и у кого нету баллов за 4 воркшоп, пожалуйста, напишите мне свой ник в kaggle и имя в боте

Вот этот запуск NLPкурса и закончился официально. Не знаю, как у вас, а у меня очень много эмоций. В течение практически полугода вы ботали NLP, а я ботал как его лучше преподавать. Кажется, получилось неплохо: это видно по проектам и по тому, что многие из вас хотят продолжать дальше.
И к слову про продолжение дальше. Тут сразу несколько дорог: во-первых многие из проектов действительно можно развивать дальше. Мы можем помочь вам как советом, так и доступом к железу для вычислений. План состоит в том, чтобы организовать +- еженедельные бот-группы, когда вы можете прийти к нам в лабораторию, где мы выдадим вам простенькую рабочую станцию с 1080Ti, пообсуждать статьи итд. Такой NLP Summer Camp.
Во-вторых: вы просили RL, получайте RL. Этим летом проводим короткий курс (ориентировочно месяц), в котором мы будем вместе учить reinforcement и страдать. RL гораздо сложнее NLP и работать с ним тоже непросно.

Будет опросик, когда удобнее провести первую встречу летних сборов по NLP, ориентируемся на начало июня. А RL примерно на июль.

Лаборатория в Дюссельдорфе ищет студента на PhD-позицию.  Дедлайн - 15 июня.

От лаборатории:
We are looking for an enthusiastic and talented student to join our growing international research team at Heinrich Heine University Düsseldorf. The PhD position is fully funded by Prof. Milica Gasic' ERC Staring Grant project DYMO.  It comes with a competitive salary (pay grade EG13) and no teaching duties.

The goal of the project is to develop the next generation of statistical dialog systems that are dynamically extensible in terms of their knowledge, management and generation. The project also involves building realistic user models and sophisticated reward mechanisms based on cutting edge machine learning and NLP methods.

The candidate must hold a Masters degree in Computer Science, Mathematics,  Engineering or a related field. Excellent programming skills are essential.
An ideal candidate would have some experience with NLP.

The candidate should be fluent in English.  Knowledge of German is not required.