Но в meta.json всё равно есть PER, ORG

Хотя в конфиге ner нет pipeline = ["tok2vec","morphologizer","parser","senter","attribute_ruler","lemmatizer»]]

На мету не обращайте внимания, to_disc не создаёт новый language package, чтоб его пересоздать нужно новый пайплайн инициализировать.

Понял, спасибо, буду разбираться

Всем привет! Не подскажите, есть методы у Наташи разметить тексты объектами из словаря? Есть словарик воинских званий, хотелось бы определить их позиции в текстах... Я новичок в данной теме, будет ли правильным подход получения лемм у токенов текста и элементов словаря и сравнивания на соответствие?

В Pullenti есть - использовать словарь TerminCollection, и применять к каждому токену текста в цикле.

А как насчет yargy? Там вроде тоже можно или я не прав? Пишу тест сейчас...

🔥 Чемпионат Sibur Challenge 2021 заканчивается, а подарки-то - остались!

✅ Заполняй анкету обратной связи о чемпионате и выигрывай рюкзак!
✅ Продолжай решать задачу до 25 декабря и выигрывай дополнительные призы!
✅ Сделай репост этой записи и получи возможность выиграть рюкзак.

Детали по дополнительным призам - в чате соревнования https://t.me/siburchallenge

Поздно увидел? Пропустил этот год? Не страшно.
Заходи на https://ai-community.com/sibur-challenge-2021. Оставь email. И первым получи приглашение на Sibur Challenge 2022 - ежегодный онлайн-чемпионат по анализу данных!

И, конечно, если ты свободен в эту субботу, мы приглашаем тебя 11 декабря в 14:00 на онлайн-финал. В программе: финальная презентация лучших решений и финальный розыгрыш дополнительных призов!

Увидимся?

Не подскажете, есть ли у texterra приемущества в задаче извлечения именованных сущностей в сравнении с аналогами (Slovnet, DeepPavlov, Pullenti)? Или м.б. отличительная положительная черта с точки зрения NLP в целом?

🔫 Mount Jason кикнут — вернуть этого пользователя можно только разбаном в настройках чата.

Проголосовавшие за кик:
@wadimiusz, @oleg_mosalov, @kasha131, @mr_B1onde, @steysie
При поддержке Золота Бородача

нашел наконец
16 лет логов канала #linux

как пропатчить kde2 под freebsd?)

то был #anime

Всем привет!
Прошу поделиться источниками по практическому освоению так называемых prompting methods. Например, такие подходы, как p-tuning, prefix tuning.
В теории понятно, как работает, но вот даже если у статьи есть соответствующий код, то он оч большой и без комментариев совсем - трудно разобраться, что там происходит.

Может быть, кто то пытался повторить что-то похожее на любых тасках и с любыми моделями, и есть гиты? Или делал заметки по коду? Буду рад абсолютно любому)

Заранее спасибо!

http://docs.deeppavlov.ai/en/master/features/models/ner.html

в проде модель zero shot уже несколько лет... своим "ковровым покрытием" вполне устраивает

туго конечно с русскими логами по сравнению с английскими
ошибки повсюду

"тыб еще палочки барабанные взял"
[0, "тыб", "тыб", 4, "ADVMOD", "ADV", {"proper"=>"NOT_PROPER"}]
[7, "еще", "еще", 4, "ADVMOD", "ADV", {"proper"=>"NOT_PROPER"}]

гугл тупо не понял, что такое "тыб"

Всем день добрый, подскажите, кто-нибудь работал с бертовской моделью диппавлова? Обучил их же модель ner_rus на своих тегах, меняя параметры в их конфиге, сейчас к тем же параметрам отсылаюсь на том же количестве тегов на бертовской модели , пишет ошибку о несовмешение размерности слоев. Какая переменная в конфиге ner_rus_bert_torch.json  отвечает за размерность словаря тегов ?

n_tags вроде

Добрый день, тюню Т5 на текст2текст, вроде идея понятна, но вот практическая реализация не очень. Не могу понять какой лр, сколько эпох и тд нужно указывать. И как это узнать не совсем понятно.
Гуглил, но ничего толкового не нашел.

в ner_rus так же называется, отсылаюсь с ней же, но не принимается.. ладно буду думать, спасибо