r'ecord vs rec'ord, например, разные слова

Интересно
Спасибо большое, посмотрю, что там у cmudict

Я не помню, задавал этот вопрос ранее или еще нет. Возможен ли парсер на базе нейронной сети глубокого обучения (Deep Learning Network), быстро транслирующий текст на естественном языке в онтологии (для экономии времени, в качестве разметки пар перевода "текст -> онтология" можно применять парсер ABBYY Compreno), чтобы потом с этими онтологиями работать (решать узкие задачи с использованием логики, потому что общая задача понимания естественного языка - "ИИ-полная")? Как известно, для большого массива документов парсер ABBYY работает очень медленно. В качестве хорошего примера для создания такого подобного парсера я вдохновился GNMT - Google Network Machine Translator, который, как известно, основан на нейронной сети глубокого обучения. Почему я задаю этот вопрос здесь, так это потому что эта идея "лежит на поверхности" и наверняка уже приходила кому-то в голову.
Если идея перспективная, то должны же уже быть получены некоторые результаты применения этой идеи, например, в том же ABBYY? Или это тупиковая идея?

Если правильно понял вопрос, то да. И нейронные сети, включая построенные на трансформерах, используют для пополнения онтологий. Недавно встречал статью, где авторы утверждали, что трансформеры создают внутри себя онтологию по сути.

Сейчас точность технологии растёт, ещё год назад всё было очень плохо, сейчас просто плоховато... Но всё это небыстро работает: 50 предложений в секунду на GPU. С датасетом abbyy, на котором научат нейронку -- будет ещё чуть получше, но его никто нам не даст.

По ссылке возвращает 404

В гугле поищите Shareapoint designer, есть 2010 и 2013

Привет. А напомните, сейчас уже работает русский NER от Spacy в Rasa?   Я помню были проблемы несколько месяцев назад в его прикрутке

Неа. Пара мелких issues ещё есть.

а там есть с чем помочь? может здесь найдется кто-то со временем и способностями

Вряд ли получится. 1) починить баг с person в 2.2 для модели POS , 2) добавить синглтон для загрузки векторов по имени файла в модели и 3) добавить загрузчик новой модели.

Непонятный (1) всё задерживает сейчас. Остальное -- небольшие технические моменты, дольше объяснять, чем делать.

есть ссылка на доку по (1), где описывается и локализуется проблема?

если это имеет смысл отдавать наружу, конечно

Как возможно разделить текст на русском языке без пунктуации на предложения? Есть ли в каких-то библиотеках типа Spacy такой функционал?

Спасибо, посмотрю

Задача по-сути таже самая, что и NER, так что в spacy тоже можно её прикрутить.

Более того, английский Спейси даже умеет её решать (русский -- учится, вообще, они эту модель засунули внутрь dependency parser и поэтому её можно учить лишь совместно с ним), но вот я рекомендую отдельную модель для этого всё же делать, натренированную на предложениях без пунктуации.

Ребят, в современных реалиях применяются генеративные модели? Во многих нлп курсах им достаточно внимания уделяется, но кажется что логреги и сеточки все это вытеснили, как думаете?