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

1518 membersпожаловаться на группу
2020 April 26

М

Максим in Natural Language Processing
Раз уж такие дела, мне нужно извлекать имена-фамилии-отчества русские, но есть один нюанс: текст с распознавания речи, так что они могут перемежаться всякими "ммммм". Наташа что-то не очень. Пробовал 🤗, он захватывает междометия, мб придется пост писать просто. (Кстати, всем привет, первый раз отписываюсь тут 👋)
источник
03:58пожаловаться#1

AK

Alexander Kukushkin in Natural Language Processing
Лайла ты идёшь?
Подскажите пожалуйста, как называются эти поля в новых версиях ipmarkup?
# pip install ipymarkup
from ipymarkup import show_span_ascii_markup as show_markup

spans = []
for match in result.walk():
    start, stop = match.span
    label = match.referent.label
    spans.append([start, stop, label])
show_markup(result.text, spans)
источник
06:28пожаловаться#2

Л

Лайла ты идёшь? in Natural Language Processing
Alexander Kukushkin
# pip install ipymarkup
from ipymarkup import show_span_ascii_markup as show_markup

spans = []
for match in result.walk():
    start, stop = match.span
    label = match.referent.label
    spans.append([start, stop, label])
show_markup(result.text, spans)
Спасибо большое
источник
10:04пожаловаться#3

KS

Konstantin Smith in Natural Language Processing
Максим
Раз уж такие дела, мне нужно извлекать имена-фамилии-отчества русские, но есть один нюанс: текст с распознавания речи, так что они могут перемежаться всякими "ммммм". Наташа что-то не очень. Пробовал 🤗, он захватывает междометия, мб придется пост писать просто. (Кстати, всем привет, первый раз отписываюсь тут 👋)
Я на SDK Pullenti делал похожую задачу, когда нужно было по введённым в поле ФИО выделить, где что. Там могли быть и ошибки, и вставки мусора. Использовал возможности не полноценного NER по выделению сущностей, а конкретно класса PersonItemToken - выделял токены, которые могут быть кандидатами на ф.и.о., и на этом принимал решение.
источник
15:36пожаловаться#4

М

Максим in Natural Language Processing
Konstantin Smith
Я на SDK Pullenti делал похожую задачу, когда нужно было по введённым в поле ФИО выделить, где что. Там могли быть и ошибки, и вставки мусора. Использовал возможности не полноценного NER по выделению сущностей, а конкретно класса PersonItemToken - выделял токены, которые могут быть кандидатами на ф.и.о., и на этом принимал решение.
Спасибо! Забавно что автор отписался двумя сообщениями выше 🙃 буду пробовать!
источник
15:47пожаловаться#5
2020 April 27

RV

Ruchit Vithani in Natural Language Processing
Can I ask questions about NLP here? I can speak english. I do not know what language people are using in the conversation in this channel.
источник
12:01пожаловаться#6

D(

David (ddale) Dale in Natural Language Processing
Ruchit Vithani
Can I ask questions about NLP here? I can speak english. I do not know what language people are using in the conversation in this channel.
Yes, you can. Or you can go to https://t.me/nlp_eng
By the way, here it is Russian.
источник
12:03пожаловаться#7

RV

Ruchit Vithani in Natural Language Processing
Thank you :)
источник
12:04пожаловаться#8

AG

Alexey Gavrilov in Natural Language Processing
привет!
источник
12:58пожаловаться#9

AG

Alexey Gavrilov in Natural Language Processing
подскажите, пожалуйста, где можно найти список всех предикатов, которые есть в yargy?
нашел несколько ссылок на официальную документацию по этому вопросу, то том числе из приклепленки, но они все ведут на страницы с 404 кодом
источник
13:00пожаловаться#10

AK

Alexander Kukushkin in Natural Language Processing
Alexey Gavrilov
подскажите, пожалуйста, где можно найти список всех предикатов, которые есть в yargy?
нашел несколько ссылок на официальную документацию по этому вопросу, то том числе из приклепленки, но они все ведут на страницы с 404 кодом
https://nbviewer.jupyter.org/github/natasha/yargy/blob/master/docs/ref.ipynb#%D0%9F%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%82%D1%8B
nbviewer.jupyter.org
Notebook on nbviewer
Check out this Jupyter notebook!
источник
14:05пожаловаться#11

AS

Artem Semenov in Natural Language Processing
Hello world !
источник
14:07пожаловаться#12

AG

Alexey Gavrilov in Natural Language Processing
Alexander Kukushkin
https://nbviewer.jupyter.org/github/natasha/yargy/blob/master/docs/ref.ipynb#%D0%9F%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%82%D1%8B
nbviewer.jupyter.org
Notebook on nbviewer
Check out this Jupyter notebook!
спасибо!
источник
14:37пожаловаться#13

V

Vishal in Natural Language Processing
Переслано от Vishal
hey everyone i am using pytorch on kaggle for text classification but here GPU allocation is zero though i used .cuda() function
источник
17:17пожаловаться#14

V

Vishal in Natural Language Processing
Переслано от Vishal
how to resolve it
источник
17:17пожаловаться#15

GG

Gleb Glushkov in Natural Language Processing
Ребят, а какой обычно язык выбирают при back translation (для расширения датасета) для английского языка?
источник
18:09пожаловаться#16

VM

Valentin Malykh in Natural Language Processing
тот, который доступен, обычно это европейские - французский, немецкий, испанский
источник
18:14пожаловаться#17

SP

Sebastian Pereira in Natural Language Processing
Привет! Тестируем разные способы: используем SpaCy для NER model lg, по сути часть решения это только поиск 2 entity’s. Мне не нравится быстродействие и размер модели. Думаю в сторону либо тренировки собственно custom модели, или уменьшения размера текущей. Кто-нибудь решал похожую задачу?
источник
21:12пожаловаться#18

SP

Sebastian Pereira in Natural Language Processing
Ищем даты и гео-таги.
источник
21:12пожаловаться#19

SP

Sebastian Pereira in Natural Language Processing
Пробовал с fasttext - быстро, но очень плохой результат.
источник
21:13пожаловаться#20