В рейтинге участвует:

групп:

каналов:

Виртуальный сервер на SSD - недорого!

Аренда выделенных и виртуальных серверов (VDS/VPS), хостинг, аренда IP-адресов, администрирование, круглосуточная поддержка

qwarta.ru подробнее

Резервное копирование с проверкой на вирусы!!!

Удобный сервис создания резервных копий на любой сервер сети интернет. Отслеживайте изменения, проверяйте на вирусы. Надежно защитите свой бизнес!

go.backupland.com

Выбираете сервер? Любая конфигурация на заказ!

Аренда физических серверов любых конфигураций под любые запросы - 1С бухгалтерия, игровые сервера, нагруженные проекты, интернет-магазины!

qwarta.ru подробнее

Size: a a a

codingteam

78 membersпожаловаться на группу
2020 October 25

c

codingteam@cjr in codingteam
Minoru
@the_RAMZAY: а нейронка может, посмотрев на десяток сообщений, определить, какие из них принадлежат к одной и той же беседе? Можно было бы брать все сообщения перед тем, которое лайкнули, выделять из них «контекст» и слать его на Логлист. А модератор там уже порежет лишнее
источник
21:25пожаловаться#1

c

codingteam@cjr in codingteam
Minoru
(спрашиваю у тебя потому, что ты якобы что-то делаешь с нейронками по работе)
источник
21:25пожаловаться#2

AB

Anton Burkin in codingteam
codingteam@cjr
Minoru
а в Телеграме есть «реакции»? Ну, чтобы не просто «+1» ставить, а какой-то особый емодзи?
Я видел ботов в соседнем чате, которые имеют свой внутренний счётчик лайков для каждого юзера и учитывают дюжину позитивных эмоджи.
источник
21:25пожаловаться#3

c

codingteam@cjr in codingteam
Minoru
вообще, можно было бы *всегда* слать предыдущие десяток сообщений. А модератор пусть разбирает, у нём же внутре тоже нейронка!
источник
21:25пожаловаться#4

💮

💮 in codingteam
codingteam@cjr
Minoru
а в Телеграме есть «реакции»? Ну, чтобы не просто «+1» ставить, а какой-то особый емодзи?
Нет.
источник
21:27пожаловаться#5

AB

Anton Burkin in codingteam
codingteam@cjr
Minoru
@the_RAMZAY: а нейронка может, посмотрев на десяток сообщений, определить, какие из них принадлежат к одной и той же беседе? Можно было бы брать все сообщения перед тем, которое лайкнули, выделять из них «контекст» и слать его на Логлист. А модератор там уже порежет лишнее
Ну я в nlp не силён. Так, немного баловался с hello world из своей книги по Keras. Можно например получить эмоциональный окрас фразы. Но что бы связать контекст… Я так не умею.
источник
21:27пожаловаться#6

💮

💮 in codingteam
codingteam@cjr
Minoru
вообще, можно было бы *всегда* слать предыдущие десяток сообщений. А модератор пусть разбирает, у нём же внутре тоже нейронка!
Можно просто весь чат пересылать, модератор разберёт.
источник
21:27пожаловаться#7

💮

💮 in codingteam
Вообще, можно отдельный чат сделать, в котором говорить только смешными цитатами.
источник
21:28пожаловаться#8

AB

Anton Burkin in codingteam
Можно обучить нейронку понимать контекст.
источник
21:29пожаловаться#9

c

codingteam@cjr in codingteam
Minoru
> <@pink_snow> Вообще, можно отдельный чат сделать, в котором говорить только смешными цитатами.
лайк
источник
21:29пожаловаться#10

AB

Anton Burkin in codingteam
Например «это сообщение про программирование, а это про кулинарию, а это про путешествия»
источник
21:29пожаловаться#11

💮

💮 in codingteam
А модераторы будут удалять несмешные сообщения.
источник
21:29пожаловаться#12

AB

Anton Burkin in codingteam
Но классы ты задаёшь за ранее на этапе обучения.
источник
21:30пожаловаться#13

c

codingteam@cjr in codingteam
Minoru
@the_RAMZAY: ок, про эмоции понял. Сомневаюсь, что это поможет: смешное может заключаться в негативной реакции на позитивное сообщение, например. Так контекст не выявишь
источник
21:31пожаловаться#14

AB

Anton Burkin in codingteam
А вот что бы сеть на ходу считывала предложения, определяла их классы и объединяла… Хм, K-mean хуйнуть?
источник
21:31пожаловаться#15

AB

Anton Burkin in codingteam
Ну есть вот такая штука,
https://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering
Wikipedia
k-means clustering
vector quantization method that partitions n observations into k clusters in which each observation belongs to the cluster with the nearest mean, serving as a prototype of the cluster
источник
21:31пожаловаться#16

AB

Anton Burkin in codingteam
Оно позволяет расскидывать лейблы на не размеченные данные
источник
21:31пожаловаться#17

AB

Anton Burkin in codingteam
Можно взять 20 сообщений, закодировать их и отдать в k-mean
источник
21:32пожаловаться#18

t

ttldtor in codingteam
codingteam@cjr
Minoru
Scala.js выдаёт чересчур много кода. Качать 300 Кб ради трёх функций — это перебор
мой браузер и интернет-провайдер не против
источник
21:32пожаловаться#19

AB

Anton Burkin in codingteam
В теории мы получим то, на сколько сообщения похожи
источник
21:32пожаловаться#20