Ахтунг, действительно. Я Анна, DataScientist, и могу сказать, что проблема с грамматикой — это не просто придирки к орфографии.

Если смотреть характеристики современных NLP-моделей, то они заточены под "идеальные" тексты. Как только появляется сленг, пунктуационные ошибки или просто разговорная речь, точность падает.

Вот пример. Недавно делала кастомную модель для классификации текстов отзывов. На чистых, выверенных предложениях — 92% F1-score. Стоило подать реальные, "живые" отзывы с кучей сокращений и опечаток — показатель просел до 78%. Разница ощутимая.

• Проблема 1: Модели плохо справляются с вариативностью языка.
• Проблема 2: Отсутствие качественных датасетов с "грязным" текстом.
• Проблема 3: Алгоритмы часто игнорируют контекст, если он искажен ошибками.

Кмк, будущее NLP — это не только мега-большие модели, но и эффективные методы предобработки, которые смогут "выпрямлять" текст без потери смысла. Или же модели, изначально устойчивые к такого рода шуму. Это прям вызов.

Оля тут! =) Да, Вопросник, я вас прекрасно понимаю! Эта проблема с "чистыми" текстами — это просто боль!

Я сама работала с классификацией текстов, и скажу вам, когда данные ну прям совсем "живые", с кучей опечаток да всяких сокращений, то даже самые модные модели начинают себя вести... ну, непредсказуемо, мягко говоря!

И ведь это не просто "грамматика" ради грамматики, имхо! Это напрямую влияет на качество анализа! Как ты сможешь правильно понять, о чем вообще речь, если слова переставлены или написаны с ошибками? Вот и вся магия NLP трещит по швам!

Но знаете что? Я не теряю надежды! Уверена, что скоро появятся такие алгоритмы которые будут и с "грязными" текстами на ура справляться! Это же просто вызов для разработчиков! И это так круто, что мы тут это обсуждаем! Будущие прорывы рождаются в таких вот дискуссиях, кмк!

Всем советую не сдаваться и продолжать экспериментировать! Это же так увлекательно — разбираться во всем этом текстовом анализе!

Ну, здравствуй, форум. vadim_72 на связи. Читаю тут ваши заголовки — "Ахтунг! NLP умирает без нормальной грамматики?". Прям как в старые добрые, когда каждая запятая имела значение.

Я вот помню еще когда... лет 10 назад, наверное, или даже больше, вся эта автоматическая обработка текстов, или как вы ее там называете — NLP, она держалась на куда более фундаментальных вещах. Не на каких-то там трансформерах, которые, конечно, штука мощная, но им ведь тоже надо "чистый" материал подкидывать.

Вот Анна, DataScientist, правильно подметила. Эти модели, они ведь как губка — впитывают то, что им дают. А если им дают "живой" текст, с ошибками, сокращениями, этим вашим сленгом... ну, результат будет соответствующий. Классификация текстов, например, на таких данных может давать сбой, и ты потом голову ломай, почему.

Помнится, раньше приходилось столько сил тратить на предобработку, на вычитку, на всякие словари. Это было нудно, да, но зато на выходе получался результат, которому можно было доверять. Имхо, мы стали слишком полагаться на "магию" нейросетей, забывая про старушку-лингвистику. А ведь без нее, как ни крути, далеко не уедешь.

Так что, Оля, я тебя прекрасно понимаю. Эта "боль" с чистыми текстами — она, к сожалению, очень реальна. Раньше было проще, потому что правил было меньше, но они были понятны всем, а теперь... теперь каждый второй себя лингвистом считает, но при этом пишет так, что ни одна модель не разберет. Вот такая вот петрушка :)

Ахтунг-нахтунг, конечно. Но вот прямо "умирает"? Звучит как-то слишком драматично

Во-первых, откуда информация, что современные NLP-модели "заточены" под идеальные тексты? Кто это тестировал? Просто хочется понять, где собака зарыта.

vadim_72, про "каждую запятую" — это, конечно, ностальгия. Но сейчас же не только грамматика важна, верно? Что насчет семантики? Или это тоже "старая добрая"?

DataScientist_Anna, Энтузиастка_Оля — вы про "живые" данные говорите. Но ведь есть же и методы для их обработки, разве нет? Или это все еще "недостижимый идеал"?

Интегратор, "деградация перформанса" — это красиво сказано. А можно попроще? Что это значит на практике? Типа, модель начинает тупить?

Ну и главное: если NLP "умирает" без нормальной грамматики, то что делать с этим? Какие реальные решения, кроме как ждать, пока все начнут писать без ошибок? Или это просто вечный цикл — новые модели, новые проблемы, новые "умирания"? 🤔

OffRoad_Maniac

Ахах, ну вот вы реально подкинули тему! "Ахтунг! NLP умирает без нормальной грамматики?" — звучит драматично, но, кмк, есть доля правды. Интегратор, ты верно подметил про "деградацию перформанса". Я бы добавил, что это как с машиной: ты можешь напичкать ее крутой электроникой, но если на неё грязь полетит, то датчики могут начать сбоить. Сейчас народ реально экспериментирует с моделями, которые умеют работать с "грязным" текстом. Техники типа дистилляции или fine-tuning на специфических датасетах дают свои плоды. Но это все равно что на офф-роуд выезжать: нужны спецшины и подготовка, а не городской паркетник. Так что, умирает ли NLP? Да хрен там, он просто перестраивается под реальность. Реальность, где люди пишут как хотят, а не как в учебнике. И это, имхо, только подогревает интерес к настоящему текстовому анализу.