K
простте, что оффтоп, но не знаете ли вы сопоставимого чатика по CV ?
да, мне тоже интересно было бы узнать
Size: a a a
2021 March 11
VR
да, мне тоже интересно было бы узнать
Видимо задача не интересная, нет по ней веток отдельных
VR
То что есть массово описано на хабре
AS
Всем привет! Кто-нибудь из пользовавшихся navec сталкивался с проблемой недостаточности словаря?
У меня navec.vocab['При'] выдаёт ошибку KeyError: 'При' . Это очень странно. Как будто в словаре такого слова нет
У меня navec.vocab['При'] выдаёт ошибку KeyError: 'При' . Это очень странно. Как будто в словаре такого слова нет
ni
а если попробовать 'при', т.е. lower()?
AS
Так получилось, спасибо. Странно, что токенизатор из razdel не делает lower.
OP
Борис Добров
Так, собственно, из-за нечеткости постановки трудно сформулировать условия "академического" эксперимента.
Если очень хочется, то надо определяться с критериями, потом разметка и метрики.
Если очень хочется, то надо определяться с критериями, потом разметка и метрики.
Да, спасибо! Я, собственно, и столкнулся, что моя задача поставлена в метриках precision/recall, но эти метрики сильно выше того, что можно найти в статьях.
БД
Если я правильно понимаю, тут надо использовать Extrinsic evaluation, то есть оценивать не сам состав ключевых слов, но влияние на качество поиска.
SK
Здравствуйте, а есть ли пример на Pytorch для обучения небольшой сетки для классификации на FastText векторах?
d
Здравствуйте, а есть ли пример на Pytorch для обучения небольшой сетки для классификации на FastText векторах?
Любая понравившаяся модель классификации текстов, которая эмбеддинги юзает
Веса векторов только загрузить перед обучением и, при желании, заморозить
Размерность сконфигурировать / исправить
Веса векторов только загрузить перед обучением и, при желании, заморозить
Размерность сконфигурировать / исправить
N
Коллеги, всем доброго вечера. При извлечении ФИО с помощью Наташи, если первая буква - строчная а не заглавная, то уже не распознается ФИО. Может быть кто нибудь сталкивался с таким моментом? Спасибо.
FF
Любая понравившаяся модель классификации текстов, которая эмбеддинги юзает
Веса векторов только загрузить перед обучением и, при желании, заморозить
Размерность сконфигурировать / исправить
Веса векторов только загрузить перед обучением и, при желании, заморозить
Размерность сконфигурировать / исправить
В случае fasttext тогда теряется смысл в том, что он решает проблему oov. Нужно просто на можель подавать уже torch матрицы векторов
d
В случае fasttext тогда теряется смысл в том, что он решает проблему oov. Нужно просто на можель подавать уже torch матрицы векторов
Если веса заморозить векторов, то oov решается )
FF
Если веса заморозить векторов, то oov решается )
Каким образом?
d
Каким образом?
В генераторе датасета генерим вектора
Вектора моделью не корежились
Вектора моделью не корежились
FF
Если я правильно понял, то предлагается в вектора слов перенести в слой модели, но тогда теряется логика работы с нграммами если слова не окажется
FF
А если это всё проделывать по-нормальному, то мы просто переизобретём fasttext
d
Я на соревке в качестве эксперимента пробовал
Но там нюанс, тест фиксированный и нет проблем создать матрицу всего, что нужно
Но там нюанс, тест фиксированный и нет проблем создать матрицу всего, что нужно
d
В реалиях, да, попа с оов
d
Но если в наглую долго и печально перед подачей в сетку создать вектора на каждый токен, то вроде ничего не мешает этому работать