Технологии анализа текстовой информации стремительно меняются под влиянием машинного обучения. Нейронные сети из теоретических научных исследований перешли в реальную жизнь, и анализ текста активно интегрируется в программные решения. Нейронные сети способны решать самые сложные задачи обработки естественного языка, никого не удивляет машинный перевод, "беседа" с роботом в интернет-магазине, перефразирование, ответы на вопросы и поддержание диалога.Почему же Сири, Алекса и Алиса не хотят нас понимать, Google находит не то, что мы ищем, а машинные переводчики веселят нас примерами "трудностей перевода" с китайского на албанский? Ответ кроется в мелочах - в алгоритмах, которые правильно работают в теории, но сложно реализуются на практике.Научитесь применять методы машинного обучения для анализа текста ... Рекомендуем!
Tekhnologii analiza tekstovoj informatsii stremitelno menjajutsja pod vlijaniem mashinnogo obuchenija. Nejronnye seti iz teoreticheskikh nauchnykh issledovanij pereshli v realnuju zhizn, i analiz teksta aktivno integriruetsja v programmnye reshenija. Nejronnye seti sposobny reshat samye slozhnye zadachi obrabotki estestvennogo jazyka, nikogo ne udivljaet mashinnyj perevod, "beseda" s robotom v internet-magazine, perefrazirovanie, otvety na voprosy i podderzhanie dialoga.Pochemu zhe Siri, Aleksa i Alisa ne khotjat nas ponimat, Google nakhodit ne to, chto my ischem, a mashinnye perevodchiki veseljat nas primerami "trudnostej perevoda" s kitajskogo na albanskij? Otvet kroetsja v melochakh - v algoritmakh, kotorye pravilno rabotajut v teorii, no slozhno realizujutsja na praktike.Nauchites primenjat metody mashinnogo obuchenija dlja analiza teksta ... Rekomenduem!
