χλ
А есть ли сейчас какие-то методы работы с естественным языком не завязанные на машинном обучение?
Size: a a a
2021 December 06
N
в смысле на правилах?
N
для малых языков сами лингвисты многое пишут на правилах
N
собственно, везде, где данных маловато для того, чтобы нормально обучить нейросетки, это бывает осмысленно
N
mystem и pymorphy по идее тоже правиловые
KS
Pullenti целиком на правилах, ни грамма ML.
FF
Кстати о морф разборе. Возможно совместить анализатор из https://github.com/natasha/slovnet и инструменты работы с формами слова из pymorphy?
N
существует проект apertium и ассоциированная с ним платформа giellatekno, это конечные автоматы
KS
Уже более 2-х лет на сайте есть полностью нативная библиотека под Python, как и под Java, JS и C#.
χλ
Спасибо, ещё вопросик, слабо относящийся к серьёзному NLP
N
есть uniparser, который можно адаптировать под очень разные языки: https://uniparser-morph.readthedocs.io/en/latest/#
χλ
Есть бот для пропуска в чат. Проверяет, ознакомился ли человек с правилами, есть ли легковесная библиотека, позволявшая бы извлечь смысл предложения? К чему относится нет, к чему относится но.
Сейчас бот принимает решение по ключевым словам, возникает множество абсурдных удовлетворительных ответов...
Сейчас бот принимает решение по ключевым словам, возникает множество абсурдных удовлетворительных ответов...
A
бертоподобные не подойдут? есть лёгкие варианты по размеру
χλ
Надо будет посмотреть
A
VS
Т.е. только через sdk?
KS
pip install pullenti-wrapper
from pullenti_wrapper.processor import Processor, ADDRESS, PERSON
preprocessor = Processor([PERSON]
result = preprocessor('Иванов Иван Иванович')
from pullenti_wrapper.processor import Processor, ADDRESS, PERSON
preprocessor = Processor([PERSON]
result = preprocessor('Иванов Иван Иванович')
VS
В том-то и дело, что данная библиотека больше года не меняется, а на официальном репозитории сообщение, что нужно использовать сервер и клиент, отсюда и возник вопрос.
ff
Hi, sorry for using English. I’m trying to build a chatbot that need to retrieve faq and generate answer from that. I’m using vector search and answer extraction. However, just extracting the answer seems robotic and sometimes arrogant. How can I paraphrase the answers in a way of answering the way the question asked.