NK
... и варианта "Планирую использовать"
Всем привет!
Я хочу собрать небольшую статистику по использованию библиотеки DeepPavlov в nlp
Пожалуйста, щёлкните на опрос,если пользуетесь!
Size: a a a
2020 February 26
YB
да, хотелось бы посмотреть на распределение голосов... а для этого нужно хотя бы вариант "не использую". но вообще, я немного использовал, в сравнительных исследованиях для работы (это микс вариантов 1 и 3).
DK
... и варианта "Планирую использовать"
И «не планирую использовать» ))
A
Ребят, вот скажем у меня есть модель на Берте. Какие есть способы сделать deployment этой модели в продакшен? Её же невозможно использовать со спарком (pyspark или scala)...
2020 February 27
A
Это получается BERT для embedding можно запустить на спарке или BERT целиком?
NO
Резонный вопрос. Если честно я на pyspark часто пишу, а именно Spark-NLP не пользовался. Вообще у меня такое ощущение что через pyspark можно запустить (predict) вообще любой питоновской ML-модели. Если возвращаться к берту, то вот пример запуска на пайспарке пайторчевой модели.
D
Коллеги, чем бы вы решали задачу:
Есть N последовательностей (текст) разных длин из алфавита A,B,C,D,E..., Например ADCA, ABCEBD, AB, DCE.
Надо выделить кластеры по похожести, учитывать порядок букв и длину цепочки.
Есть N последовательностей (текст) разных длин из алфавита A,B,C,D,E..., Например ADCA, ABCEBD, AB, DCE.
Надо выделить кластеры по похожести, учитывать порядок букв и длину цепочки.
D
Похожесть складывается из длины цепочки и порядка элементов
D
Думаю что схожесть по порядку элементов можно было бы превратить в число через Дамерау-Левенштна, получит две координаты схожести: длина цепочки и ДЛ и кластеризовать через DBSCAN
D
Думаю что схожесть по порядку элементов можно было бы превратить в число через Дамерау-Левенштна, получит две координаты схожести: длина цепочки и ДЛ и кластеризовать через DBSCAN
Хотя наверное будет слишком много сравнений, так как цепочек много.
FF
Коллеги, чем бы вы решали задачу:
Есть N последовательностей (текст) разных длин из алфавита A,B,C,D,E..., Например ADCA, ABCEBD, AB, DCE.
Надо выделить кластеры по похожести, учитывать порядок букв и длину цепочки.
Есть N последовательностей (текст) разных длин из алфавита A,B,C,D,E..., Например ADCA, ABCEBD, AB, DCE.
Надо выделить кластеры по похожести, учитывать порядок букв и длину цепочки.
Очень похоже на поиск подстроки в строке
D
Ну тут не только поиск подстроки в строке
D
Смысл задачи найти группы близких по порядку и длине последовательностей
V
Коллеги, чем бы вы решали задачу:
Есть N последовательностей (текст) разных длин из алфавита A,B,C,D,E..., Например ADCA, ABCEBD, AB, DCE.
Надо выделить кластеры по похожести, учитывать порядок букв и длину цепочки.
Есть N последовательностей (текст) разных длин из алфавита A,B,C,D,E..., Например ADCA, ABCEBD, AB, DCE.
Надо выделить кластеры по похожести, учитывать порядок букв и длину цепочки.
Дамерау-Левенштейн (и порядок букв и длину цепочки учтет) + кластеризация
D
Дамерау-Левенштейн (и порядок букв и длину цепочки учтет) + кластеризация
Спасибо, значит в правильную сторону копаю
АП
Думаю что схожесть по порядку элементов можно было бы превратить в число через Дамерау-Левенштна, получит две координаты схожести: длина цепочки и ДЛ и кластеризовать через DBSCAN
Я решал эту задачу алгоритмами для секвенирование днк
D
Вот, я тоже в сторону BioNLP смотрю, вроде есть специализированные библиотеки для этого
D
Правда у меня тут не ДНК