АП
Hi Cem, ok
наша статья по рукописке
https://habr.com/ru/company/sberbank/blog/589537/
По опыту, на трудовых качество выбить для исключения человека из процесса не получиться
Size: a a a
2021 November 16
GF
уже же все на электронные переехали
EL
Количество кандидатов с электронными мало, но переезжают постепенно на них, да
EL
Спасибо за наводку :)
SS
Меня всегда гложат противоречивые чувства пром таких задачах, сидишь, ищешь соту в очень сложной задаче, которая решает на 95% только ретроспективную проблему. Ещё лет 10-20, и машиночитаемый текст (в крайнем случае просто печатный) будет повсеместно.
Eg
у меня все знакомые наоборот не хотят переезжать на электронные, особенно кто имел раньше отношение к их разработке) другое дело, что в будущем выбора уже не будет, наверное
B
🔫 Ruben Gilbert кикнут — вернуть этого пользователя можно только разбаном в настройках чата.
Проголосовавшие за кик:
@LoneGeek, Natalia, @gislygisly, @Memu_pro_kotow, @wadimiusz
При поддержке Золота Бородача
Проголосовавшие за кик:
@LoneGeek, Natalia, @gislygisly, @Memu_pro_kotow, @wadimiusz
При поддержке Золота Бородача
AP
It might be a bit late, but as far as I remember noun chunks and some other common patterns are implemented in textacy
МА
Привет. Играюсь вот с этим https://huggingface.co/cointegrated/rut5-small-chitchat
Хочется потюнить на своем датасете генерацию ответов. Может есть у кого под рукой понятный туториал. Все что нахожу - во-первых куча каких-то движений с парой-тройкой собственных классов, а во-вторых нет информации как готовить датасет для обучения.
Хочется потюнить на своем датасете генерацию ответов. Может есть у кого под рукой понятный туториал. Все что нахожу - во-первых куча каких-то движений с парой-тройкой собственных классов, а во-вторых нет информации как готовить датасет для обучения.
2021 November 17
DD
Привет!
Есть такой блокнот с минимумом используемых классов (по факту, голый pytorch) и с очень простой подготовкой данных (обучение на экспортированном чатике из Телеги).
Если хочется готовить датасет как-то более хитро, то уже твоя задача - разобраться, чего конкретно хочется)
Есть такой блокнот с минимумом используемых классов (по факту, голый pytorch) и с очень простой подготовкой данных (обучение на экспортированном чатике из Телеги).
Если хочется готовить датасет как-то более хитро, то уже твоя задача - разобраться, чего конкретно хочется)
К
Ровно то же самое недавно делал:
https://github.com/Kirili4ik/ruDialoGpt3-finetune-colab
https://github.com/Kirili4ik/ruDialoGpt3-finetune-colab
МА
Большое спасибо.
V
Да, @mr_B1onde (Егорка), спасибо, что опубликовали этот пост вместо меня👍
Буду рада пообщаться, если вдруг кого-то интересуют digital celebrities 🤑 или может кто "в поиске работы" 👨💻
Буду рада пообщаться, если вдруг кого-то интересуют digital celebrities 🤑 или может кто "в поиске работы" 👨💻
A
ничего не понятно, и вообще неинтересно.
KA
коллеги, а кто-нибудь видел bertscore, адаптированный для русского?
KA
или какой-то простой способ, как в bertscore использовать кастомную модель?
DD
!pip install bert-scoreтут model_type передаётся в AutoModel.from_pretrained из huggingface, а значит, модель можно воткнуть практически любую.
from bert_score import score
P, R, F1 = score(left_texts, right_texts, model_type='bert-base-multilingual-cased', verbose=False)
DD
А адаптаций для русского я не видел, но это, кажется, и не нужно, потому что авторы статьи про bert score берут ванильный берт и никак его не файнтюнят, просто сразу близость эмбеддингов меряют
IG
+, можно просто воткнуть любой русский bert