AZ
Относительно оплаты — зависит от скорости выполнения же и от скилла исполнителя, об этом уже лучше говорить более предметно)
Size: a a a
2021 March 01
АК
я в учебных целях занимался токсичными комментами...
RB
Use изначально учился на задаче семантической близости, поэтому и эмбеддинги текстов у него более адекватные
а проводили сравнение с sentence-transformer? согласно их публикации, это получше чем USE будет
CT
а проводили сравнение с sentence-transformer? согласно их публикации, это получше чем USE будет
Который sentence BERT?
RB
Который sentence BERT?
да
CT
Вполне возможно что лучше, просто обычно use используют как strong baseline)
FF
Тогда уж можно попробовать sbert от сбербанка
AC
AC
кто юзает викидату ?
SS
кстати, порекомендуйте куда смотреть в части связывания сущностей и извлечения отношений. К примеру, из фразы "паспорт серия 4444 номер 455555, выдан ОВД Москва 12.05.2020, получить структуру {Паспорт: {серия: 4444}, {номер:....} и так далее. У кого то были такие опыты и если да, то в каком фреймворке?
SS
модель, которая извлекает серию, номер, орган и дату - есть, но это просто несвязанные сущности в предложении...
SМ
FF
Если нужно что-то мультилингв юзайте LABSE
А он как по скорости обработки по сравнению с muse?
SМ
А он как по скорости обработки по сравнению с muse?
Я может не ту абривиатуру написал, ща точнее найду сек
SМ
LABSE 😅
SМ
SМ
Поправили;)
SМ
Тоже бертоподобный , и парадигма обучения похожа на Сентенс берт
