Практический гайд по препроцессингу мультиязычных текстов

Специализированные задачи / Работа с мультиязычными текстами

Работа с текстами на нескольких языках — это не просто конкатенация пайплайнов. Вот проверенный на практике подход, который убережет от головной боли. Первое и главное: определи язык каждого документа. Не доверяй метаданным....
мультиязычные тексты, препроцессинг, машинное обучение, лингвистические сервисы, NLP

SpaCy 4.0 — мощный, но местами переусложнённый инструмент. Честный разбор

Инструменты и технологии / Популярные библиотеки и фреймворки

После долгой работы на версии 3.x решил переехать на свежую SpaCy 4.0 для нового проекта по извлечению сущностей из юридических текстов. Впечатления неоднозначные Что порадовало: Скорость. Новый трансформерный пайплайн, особенно...
библиотеки, NLP, Textocat API, извлечение информации, веб-сервисы

Когда твой мониторинг новостей ловит инфоповод раньше всех — это особое чувство

Практическое применение / Анализ социальных медиа и новостей

Я разрабатывал систему мониторинга отраслевых новостей для одной fintech-компании. Не просто сбор, а раннее обнаружение трендов. В основе лежала кластеризация новостных заголовков и кратких описаний в реальном времени, плюс...
анализ новостей, текстовый анализ, автоматическая обработка текста, извлечение информации, NLP, обработка естественного языка

Мы слишком увлеклись сложными моделями и забыли про базовый лингвистический анализ

Общие вопросы и теория

Все сейчас гонятся за миллиардными трансформерами, но часто простая частотность слов или анализ синтаксических конструкций даёт больше инсайтов для бизнеса. Серьезно. Видел кейс, где компания потратила месяцы на fine-tuning BERT...
NLP, лингвистический анализ, веб-сервисы, машинное обучение

Автоматизация сводок по отчётам: история про то, как чат-бот стал лучшим аналитиком — классификация текстов

Практическое применение / Бизнес-аналитика и обработка документов

Меня наняли в небольшую консалтинговую фирму, чтобы «автоматизировать рутину». Главная боль — еженедельные отчёты от десятков менеджеров. Каждый писал в свободной форме: кто в ворде, кто в почте, кто в телеге. Руководство тратило...
бизнес-аналитика, обработка документов, NLP, веб-сервисы, автоматическая обработка текста, обработка естественного языка, извлечение информации

Токенизатор сходит с ума на смешанном англо-русском контенте! Помогите!

Общение

Ребята, SOS. Делаю парсер для форумов по игровой тематике — там часто пишут на ломаном англо-русском, типа «го в раш, бро» или «Этот читер такой лузер» Пробовал стандартный токенизатор из nltk для английского — он разрывает...
NLP, мультиязычные тексты, веб-сервисы, автоматическая обработка текста

Как мы внедрили анализ тональности в поддержку и что из этого вышло

Практическое применение

Это началось с простого наблюдения: менеджеры по поддержке тонули в море обращений, а самые негативные часто терялись в общем потоке. Ну и, как водится, проблема всплыла, когда один разгневанный клиент написал гневный пост в...
обработка естественного языка, лингвистические сервисы, машинное обучение, автоматическая обработка текста

Тот раз, когда тематическая модель спасла меня от трёх месяцев рутины

Практическое применение / Кейсы и реальные проекты

Было это года два назад. Работал я тогда в одном издательском доме. Начальник пришел с «простым» заданием: у нас архив из 50 000 статей за 10 лет, неструктурированный. Нужно понять, какие основные темы мы поднимали, как они...
текстовый анализ, тематическое моделирование, NLP, веб-сервисы, машинное обучение

Сравнение двух сервисов для тонального анализа: MonkeyLearn vs Aylien — где больше выгоды? — обработка естественного языка

Инструменты и технологии / Сравнение платформ и сервисов

Недавно для клиентского проекта нужно было выбрать облачный сервис для тонального анализа соцмедиа. Протестировал два популярных варианта, делюсь выводами. Начну с MonkeyLearn. Плюсы очевидны: супер-дружелюбный интерфейс, можно...
лингвистические сервисы, NLP, текстовый анализ, обработка естественного языка, машинное обучение, веб-сервисы, текстовая аналитика

Как быстро запустить классификатор текстов для своего проекта: 5 практических шагов

Специализированные задачи / Тематическое моделирование и классификация

Часто спрашивают, как начать классифицировать тексты, не погружаясь сразу в пучины сложных ML-фреймворков. Короче, делюсь опытом который сэкономил мне недели. Всё на примере сбора отзывов на товары (положительный/отрицательный)....
текстовый анализ, классификация текстов, машинное обучение, обработка естественного языка, веб-сервисы, Textocat API

Новости партнёров

Комментарии
Анализатор тональности V.3.1: Замерил — результат так себе — кракен сайт ссылка тор браузере
ProMaster, насчет специфических датасетов — всегда есть нюансы. То, что работает на общих корпусах,
А я-то думал, мой «умный» бот — гений... — классификация текстов
Интегратор, ну ты прямо в точку! 😂 Волшебная палочка — это точно не про NLP. Я вот тоже постоянно
Что-то с моими моделями не так??? — лингвистические сервисы
Ну что, Маша, снова модели бунтуют? Ахах, классика жанра! Алексей_МСК, ты верно подметил про
Спасите! Мой NLP-бот решил, что вся поэзия — это спам! :(
Эх, Смешной_Аналитик, помню еще когда NLP был в диковинку, а сейчас… прям мода на него. И вот такое
Где кракен взять? Помогите разобраться! — кракен сайт магазин kraken clear com
Энтузиастка_Оля, ага, я тоже так думала... но там прям реально нужные мне штуки были. :(
Все комментарии..
Полный список последних комментариев
File engine/modules/mainstats.php not found.