Спасибо)

Кто-нибудь знает где можно найти sentiment lexicon для русского? Нашел Rusentilex, но хотел бы ещё другое посмотреть

Всем привет. Где можно взять pretrained model для relation extraction для русского языка (e.g. owner_of, founder_of, friend_of etc)? Для английского их море (например https://github.com/thunlp/OpenNRE). Для русского я не нашёл даже dataset'а. В deeppavlov kbqa похоже делается relation extraction. Но разобраться в том, как оно там устроенно (как уже говорили в этом чате) весьма проблематично. Может кто-то видел решение для этой проблемы?

для русского датасета можно брать wikidata / conceptnet / babelnet , а потом эту информацию применять на текстах и учить на предложениях, где есть подходящие фразы.

но надо делать самому, да.

Привет, я скачала с deeppavlov ner_rus_bert_v1.tar.gz (архив обычный с model, словарем, meta, чекином и т.д), т.к. мне нужно использовать модель на машине без интернета. Скажите, как ее подгружать, через либу диппавлов или напрямую через tf? И как? Не могу что-то разобраться, спасибо

также и использовать, как в примерах, просто поставить download=False

ner_model = build_model(configs.ner.ner_ontonotes_bert, download=False)

это работает на машине, где уже есть директория .deeppavlov и нужные параметры модели в ней, а у меня, оказалось, не было. но мне вроде подсказали, куда что класть, спасибо :)

Народ нужна помощь

Я делаю проект в processing,и мне надо сделать вторую платформу для игры,пытался добавить - программа посылала нахер меня,как решить проблему?

Привет! Есть вопросы по Yargy. В репозитории на github вроде этот чат указан. Кому написать?

да всем писать и норм

собственно вопрос:
TestRule = fact(
       'TestRule',
       ['key', 'value']
   )

TEST_RULE = rule(
   eq('word').interpretation(TestRule.key),
   not_(eq('word')).repeatable().optional(),
   y_type('INT').interpretation(TestRule.value),
).interpretation(
   TestRule
)
TXT = 'word foo bar baz 1 2 3'
[m.fact for m in list(Parser(TEST_RULE).findall(TXT))]

Результат - word 3
А я думал будет - word 1
Почему у меня выдяляется последний ИНТ (3)? Как-то не так правило написал, но не пойму, как правильно.

Вот такое дерево выходит

Как пофиксить, я пока не соображу. Давно с ярги не работал

and_(
        not_(eq('word')),
        not_(y_type('INT')),
    ).repeatable().optional(),

Вроде должно починить, cnstntn

@ger_ok, спасибо! объясни пожалуйста, почему нужно исключать ИНТ?

Я не особо сведущ в механике самого парсера. Судя по дереву, второе правило продолжает работать, пока есть куда. В принципе логично, ведь "1" вполне себе удовлетворяет

not(eq('word'))

. Ну а если добавить исключение для ИНТ, то оставновится оно на первом ИНТе.

спасибо)

Я как раз искал для английского языка обученные модели, спасибо за ссылку. А где ещё что-то похожее есть (в OpenNRE вижу только одну модель)? Предобучнные модели и датасеты. Особенно интересуют биомедицинские тексты.