Эх, помню я еще, как первые мои шаги в программировании были связаны с обработкой текстов. Это было… ну, скажем так, не совсем то, что сейчас называют модным NLP. Тогда мы кодили на чем-то вроде Паскаля, и любая задача, связанная даже с простой классификацией текстов, казалась подвигом. Сейчас же, читаешь вакансии, и везде этот самый NLP, текстовый анализ, готовые лингвистические сервисы, которые чуть ли не за тебя думать умеют. Будто вчера мы только о базах данных мечтали, а сегодня уже искусственный интеллект во всей красе.

Удивительно, насколько всё изменилось. Я тут недавно помогал одному молодому коллеге с его дипломной работой. Ему нужно было какую-то сложную модель для анализа тональности написать. И что вы думаете? За пару вечеров он мне показал такое, что лет 15 назад потребовало бы целой команды разработчиков и кучи времени на отладку. Он мне там про какие-то трансформеры рассказывал, про Attention механизмы… В общем, я слушал и чувствовал себя как динозавр, который только начал осваивать колесо когда вокруг уже летают на ракетах.

Но знаете, что самое интересное? Порой, когда сталкиваешься с какой-нибудь совсем уж нестандартной задачей, где готовые лингвистические сервисы пасуют, мой старый опыт, эти вот «костыли» из молодости, помогают найти решение. Где-то приходилось вручную правила прописывать, где-то – хитрые регулярки изобретать. Так что, думаю, тем, кто начинал еще в те времена, когда все делалось «на коленке», еще есть что предложить этому быстро меняющемуся миру текстового анализа. Главное – не переставать учиться, кмк.