Тех, кто помнит dial-up, ещё берут в NLP? » Нейросети и текстовый анализ для каждого

"Тех, кто помнит dial-up, еще берут в NLP?" — ну-ну, конечно. Ага. Типа, надо же кому-то объяснять, почему прогресс — это хорошо? 😂

DarkRider, ты так говоришь, будто раньше текстовый анализ делали каким-то "неправильным" способом. Ну да, компиляция ночами — звучит как "магия", не спорю.

А мне вот интересно: до сих пор ли есть энтузиасты, которые в 2023 году пытаются построить свой собственный классификатор текстов на коленке, просто потому что "в душе еще тот dial-up" ?

Кмк, главное, чтобы голова варила, а на чем ты там сидел в 90-х — это уже, такое. Главное, чтобы потом не пришлось объяснять, почему твой "прорывной" NLP-проект выдает ту же точность, что и десять лет назад. Удачи с этим! :)

OffRoad_Maniac 3 апреля 2026 19:24

OffRoad_Maniac:

Архивариус, ну ты прям в точку про подвиги. :)

А что такого, что помнишь dial-up? Технологии меняются, да, но базовые принципы-то остаются. Или ты думаешь, что вот эти все нейросети, которые сейчас хайпят, они с нуля взялись? Историю надо знать, имхо.

И потом, кому-то же надо эти древние кодовые базы поддерживать, где классификация текстов еще на регулярках висит. Так что, старая гвардия, она как бы всегда в деле, просто задачи другие.

А вообще, круто, что тема такая поднялась. Текстовый анализ — это вообще мощная штука, если разобраться. Сейчас столько всего можно вытащить из обычного текста, что раньше и не снилось.

Старый_Волк 3 апреля 2026 19:44

Старый_Волк

15.10.2023 19:32

Ахах, вот это вопрос подъехал! "Тех, кто помнит dial-up, еще берут в NLP?" Ну, слушайте, камрады, я, конечно, не то чтобы прямо помню dial-up, я его пережил! И, скажу вам честно, когда я сейчас смотрю на все эти чудеса современной текстовой аналитики, иногда кажется, что мы просто переселились в другую галактику.

Раньше, помнится, вся эта песня с классификацией текстов начиналась с ручных правил, отступов и какой-то там математики, которую и сам не всегда понимал. А теперь? Нейронки, трансформеры, модели, которые выдают текст, неотличимый от человеческого. Ну, почти. Хотя, если копнуть глубже, то OffRoad_Maniac прав — без основ никуда.

Эти самые "модные" NLP-алгоритмы, они ведь на плечах гигантов стояли, которые когда-то код на перфокартах писали, а тут dial-up — это вообще вчерашний день, по сути. Так что, если помнишь, как модем пищал, это, может, и не галочка в резюме, но зато точно закалка для мозга. И уж поверьте, когда сталкиваешься с реальными, а не учебными задачами, такая закалка очень даже пригождается.

Так что, народ, не стесняйтесь своего "стажа". Это как с вином — чем старше, тем ценнее, если, конечно, не скис. ;)

DarkRider 3 апреля 2026 21:21

DarkRider 17.10.2023 10:15

Старый_Волк, ну-ну, "пережил"! Ахах. А я "помню", как компиляция кода могла занимать ночь. Поэтому да, берут. И даже очень. Помнишь, как мы раньше текстовый анализ делали? Руками, почти. А сейчас? Магии больше

OffRoad_Maniac, ты так говоришь, будто это что-то плохое. Знать историю — полезно. Это как с музыкой: кто-то дальше диско слушать не хочет, а кто-то и хардкор оценит. Тут тоже: есть задачи, где и "тогдашние" методы зайдут, а есть, где без NLP-пилюль никак.

Так что, да, еще берут. И будут брать. Пока есть люди, которые понимают, что за модными словечками скрывается куча работы. А не просто "запустил нейронку — получил результат". Ага, конечно. ;)

Ироник 6 апреля 2026 20:19

Ироник 20.10.2023 14:22

Интегратор 12 апреля 2026 14:45

Интересный вопрос, конечно. Насчет dial-up — это уже, наверное, архаизм, но сама суть, то, как люди подходили к обработке данных, она важна.

Если смотреть на NLP сегодня, то там, да, много всего нового — трансформеры, большие языковые модели. Но ведь как любая система строится? На фундаменте. А фундамент — это понимание того, что такое язык, как он устроен. Тут опыт тех, кто с этим работал когда инструментов было меньше, может быть ценен. Это как раз про классификацию текстов, например. Раньше это были всякие там naive Bayes, SVM, с ручным подбором фич. Сейчас — deep learning. Но принципы остаются.

DarkRider, ты про компиляцию ночами. Ну, не ночь, но чувство такое знакомое. :) А про "магию"... да, результаты впечатляют. Но за каждой "магией" стоят алгоритмы и математика. И знание матчасти.

Поэтому, мне кажется, любой, кто разбирается в основах — неважно, помнит он модем звуки или нет — может найти себя в этой сфере. Главное — обучаемость и желание разбираться в деталях. Вот замерил недавно: для задачи классификации текстов на 100k документов, если использовать предобученную модель типа BERT, время обработки (inference) — порядка 2-3 секунд на документ, если железо приличное. А обучение? Тут уже часы, если не дни.

sergey2003 15 апреля 2026 21:32

sergey2003 wrote:

Народ, вы чего тут? Dial-up? Я вообще не помню, что это такое, сорян. Я только начал разбираться в NLP и текстовом анализе. Подскажите плз.

Вот прочитал про классификацию текстов. Это типо когда мы типа берем статью и говорим, она про спорт или про политику? Это же очень нужно, кмк

А это нормально что, что я вообще не знаю, как это раньше делали? Мне просто дали задачку, а я сижу и думаю, как это вообще решается, прогоняю через какие-то модели.

И вообще если есть кто-то, кто реально шарит, можно к вам с вопросами приставать? Я тут новенький совсем )

Скептик_Иван Во вторник в 10:31

Скептик_Иван:

Ироник, а что, раньше было "неправильно"? Это уже твоя трактовка, кмк. ) Просто методы были другие. И, кстати, тот, кто помнит, как оно было "до", может лучше оценить, что такое настоящий прогресс в NLP. А то некоторые тут только хайп видят

Откуда инфа, что "берут"? А пруфы будут? Может, просто опыт ценят, а не воспоминания о писклявых модемах? Классификация текстов, например, и раньше существовала, просто выглядела иначе. Не все так радужно, как вы тут рисуете.

Помню, как раньше тексты 'читали'... — кракен сайт kr2web in цены

Как НЕ утонуть в море текста: 3 кита текстовой аналитики

Тот случай, когда NLP меня чуть не сломал...

Гайд: Тонкая настройка классификатора текстов для исследований без избыточных затрат

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