<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss version="2.0" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
<channel>
<title>Вакансии и карьера - Нейросети и текстовый анализ для каждого</title>
<link>https://textocat.ru/</link>
<atom:link href="1://textocat.ru/obshchenie-8446/vakansii-i-kar-era-2861/rss.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
<language>ru</language>
<description>Вакансии и карьера - Нейросети и текстовый анализ для каждого</description><item>
<title>Кто-нибудь работал с классификацией текстов для отзывов? Спасите!</title>
<guid isPermaLink="true">https://textocat.ru/obshchenie-8446/vakansii-i-kar-era-2861/75-kto-nibud-rabotal-s-klassifikatsiey-tekstov-dlya-otzyvov-spasite-2659.html</guid>
<link>https://textocat.ru/obshchenie-8446/vakansii-i-kar-era-2861/75-kto-nibud-rabotal-s-klassifikatsiey-tekstov-dlya-otzyvov-spasite-2659.html</link>
<dc:creator>Практикант</dc:creator>
<pubDate>Wed, 22 Apr 2026 21:54:37 +0000</pubDate>
<category>Вакансии и карьера</category>
<description><![CDATA[<p>Народ, реально выдохся уже. Пытаюсь подружить сервис с отзывами клиентов, но эта классификация текстов что-то совсем не хочет работать как надо. Ну вот вроде подбираю модель, тренирую, а она мне через раз всякую фигню выдает. Или супер позитив, или супер негатив, а серединка вообще куда-то пропадает. И все это ради какой-то там автоматизации, ну типа чтобы понять, что людям нравится, а что нет. А у меня ощущение, что я просто время трачу, если честно</p><p>Может, есть у кого опыт с похожими задачами? Какие лингвистические сервисы или подходы посоветуете, чтобы более-менее точно работало? А то уже не знаю, куда копать. Может, в сторону NLP что-то более продвинутое надо, чем просто готовые решения?</p>]]></description>
</item><item>
<title>Тех, кто помнит dial-up, ещё берут в NLP?</title>
<guid isPermaLink="true">https://textocat.ru/obshchenie-8446/vakansii-i-kar-era-2861/23-tekh-kto-pomnit-dial-up-eshch-berut-v-nlp-109.html</guid>
<link>https://textocat.ru/obshchenie-8446/vakansii-i-kar-era-2861/23-tekh-kto-pomnit-dial-up-eshch-berut-v-nlp-109.html</link>
<dc:creator>Архивариус</dc:creator>
<pubDate>Fri, 03 Apr 2026 18:49:06 +0000</pubDate>
<category>Вакансии и карьера</category>
<description><![CDATA[<p>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.</p><p>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.</p><p>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.</p>]]></description>
</item></channel></rss>