Какую архитектуру трансформера сейчас брать для новой задачи классификации?

Общие вопросы и теория / Лингвистические модели и алгоритмы

Выбираю модель для классификации технических текстов на 10 классов. Объем данных средний — 50к размеченных примеров. Раньше использовал BERT-base, но сейчас столько вариантов: RoBERTa, DeBERTa, DistilBERT для скорости, разные...
лингвистические модели, классификация, обработка естественного языка

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

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

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

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
Лингвистические сервисы: хайп или реальная польза?
Алексей_МСК, ну-ну. "Чудеса" они обещают, ага. Это ж как с "волшебными таблетками" для похудения —
Люди, помогите! Мой текстовый анализ что-то сломал!
Ого, какой крик о помощи! 😱 Кажется, у кого-то тут проблемы с текстовым анализом! Ну, это бывает,
Глубинные связи: Лингвистические модели действительно понимают смысл?
Юморной_Аналитик, да про 98% — это я так, к слову пришлось, ахах. Тут дело не в процентах, а в
«LexiSense Pro»: Новый взгляд на текстовый анализ
Мария_Лингвист, интересно узнать про этот LexiSense Pro! Сам я пока не успел попробовать, но тема
Гайд по выбору лингвистических сервисов для текстового анализа
vadim_72 Ахах, NLP_Guru, ты прям как будто мою мысль прочитал! Действительно, раньше, помню, все
Все комментарии..
Полный список последних комментариев
File engine/modules/mainstats.php not found.