Телеграмм чат группы natural_language_processing страница 569

parrot.ru

Рейтинг популярных групп и каналов

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

1290 membersпожаловаться на группу

2020 January 10

ck

cnstntn kndrtv in Natural Language Processing

Тоже остановился на этом. Что-то типа slot filling как в чат-ботах. Но это шаблоны, правила.
В задаче VisQA такое делают. Вопрос "is there a red apple on the table?" Должен стать кодом relate(filter(Table), filter(Red, filter(Apple)), TopOf)
И потом этот код применяют к визуальному графу сцены, построенному из картинки.
Ещё бы на подобные примеры посмотреть.

источник

21:27пожаловаться #1

A

Aragaer in Natural Language Processing

я пока еще ни на чем не остановился, все еще думаю. Если есть что-то, было бы интересно

источник

21:28пожаловаться #2

YB

Yuri Baburov in Natural Language Processing

Мы сделали несколько тестов на записях телефонных разговоров, по полноте транскриптов порядок в основном такой Tinkoff - Yandex - Google

Ну не знаю... У меня в ноябре на тестах был Яндекс лучше

источник

21:29пожаловаться #3

ck

cnstntn kndrtv in Natural Language Processing

я пока еще ни на чем не остановился, все еще думаю. Если есть что-то, было бы интересно

Мне надо было хоть какой-то прототип показать - написал по-быстрому правил из NER, синтаксического анализа и Semgrex/Tregexp (который есть в Spacy, но не задокументирован).
Как-то работает, но это просто правила. В проде такие подходы иногда лучше чем нейронки - правила понятны, объяснимы.
Но мне не нравится.

источник

21:33пожаловаться #4

A

Aragaer in Natural Language Processing

а, ну я делал через rasa когда-то, но мне хотелось character-level

источник

21:33пожаловаться #5

A

Aragaer in Natural Language Processing

https://habr.com/ru/post/350222/

источник

21:34пожаловаться #6

ck

cnstntn kndrtv in Natural Language Processing

То же самое выходит пока(

источник

21:36пожаловаться #7

M

Mairna in Natural Language Processing

https://habr.com/ru/post/350222/

А что вообще за задача была в этой статье? Вообще непонятно

источник

21:54пожаловаться #8

A

Aragaer in Natural Language Processing

там есть ссылки на предыдущие

источник

22:16пожаловаться #9

A

Aragaer in Natural Language Processing

https://habr.com/ru/post/347496/ - вот с этого началось

источник

22:17пожаловаться #10

W_

Wad _B in Natural Language Processing

Кто-нибудь находил готовые русские модели для deepspeech

источник

22:28пожаловаться #11

2020 January 12

D

Dmitry in Natural Language Processing

http://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=52171

Библиотека для распознавания русской речи на Android и Linux без сети

Опубликована версия 0.3 библиотеки vosk для локального распознавания слитной речи, поддерживающая русский язык. Для платформы Android подготовлен APK-пакет, а для Linux можно использовать Python-библиотеку (пример использования), производительности которой достаточно для работы на платах Raspberry Pi. Библиотека работает на доработанном движке Kaldi. Языковая модель занимает всего 50Мб и работает точнее DeepSpeech (модель размером более 1Гб). Поддерживаются языки: русский, английский, немецкий, французский, китайский. Ожидается поддержка испанского, хинди, арабского и португальского.

источник

05:43пожаловаться #12

D

Dmitry in Natural Language Processing

А это что за новость такая?

источник

05:43пожаловаться #13

D

Dmitry in Natural Language Processing

И точнее чем DeepSpeech??))

источник

05:44пожаловаться #14

YB

Yuri Baburov in Natural Language Processing

А это что за новость такая?

Новость от @nshmyrev , враппер тоже его.
@nshmyrev прокомментируешь?
Насчёт точности на deepspeech — это конечно же не так, в среднем у меня kaldi на 10% просаживается относительно deepspeech на большом корпусе, и это ещё без LM!!!
но если deepspeech тренировать на 60 часах из mozilla, то там точность будет в пол, конечно.

источник

12:01пожаловаться #15

NS

Nikolay Shmyrev in Natural Language Processing

Новость от @nshmyrev , враппер тоже его.
@nshmyrev прокомментируешь?
Насчёт точности на deepspeech — это конечно же не так, в среднем у меня kaldi на 10% просаживается относительно deepspeech на большом корпусе, и это ещё без LM!!!
но если deepspeech тренировать на 60 часах из mozilla, то там точность будет в пол, конечно.

Да, моя.

источник

12:02пожаловаться #16

NS

Nikolay Shmyrev in Natural Language Processing

Цифры такие

источник

12:02пожаловаться #17

NS

Nikolay Shmyrev in Natural Language Processing

deepspeech 0.6 (1Gb) WER 21.10%

deepspeech tflite для андроида (50Mb) WER 48.57%

Jasper (Nemo from Nvidia) WER 12.9%

Kaldi (aspire model) WER 12.7 (серверная модель)

android-en-us WER 14.3 (модель для андроида)

источник

12:02пожаловаться #18

NS

Nikolay Shmyrev in Natural Language Processing

можно скачать tedlium и протестировать самостоятельно.

источник

12:02пожаловаться #19

YB

Yuri Baburov in Natural Language Processing

т.е. тренировали только на английском tedlium (v3?)?

источник

12:03пожаловаться #20