15 примеров применения Natural Language Processing
Машинное обучение — это технология искусственного интеллекта, используемая для распознавания закономерностей, обучения на основе данных и принятия решений автоматически — без вмешательства человека. С другой стороны, обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) — это форма ИИ, позволяющая машинам интерпретировать и понимать человеческий язык.
Семантический поиск по статьям Хабра в PostgreSQL + индексация текстов LLM в Ollama
Покажу вам практическую реализацию семантического поиска на основе векторных представлений - эмбеддингов из текста. Здесь я создам систему, которая анализирует статьи с Хабра, извлекает из них темы и ключевые слова с помощью локально работающих больших языковых моделей LLM, и на основе этих данных создает векторные представления для эффективного поиска по смыслу, а не по запросу на вхождение определенного текста.
Рекомендательная система для вашего каталога научных работ (и не только!)
Используем обработку естественного языка и теорию графов для сравнения и рекомендации различных типов документов. ВведениеПочти все проекты начинаются с одного важного этапа — активных исследований. Инвестировать в то, что уже было сделано другими, в развитие их работы — это один из путей к повышению ценности вашего проекта. Важно не только извлечь уроки из опыта других, но и понять, чего не стоит делать в своем проекте, чтобы повысить его шансы на успех.
Умный поиск по API, или NLP против функционального поиска
Всем привет! Это Игорь Густомясов, CTO кластера техноплатформы в МТС, и Никита Бояндин, ведущий разработчик в том же кластере. (Да, мы создали текст вместе.) Рассказываем о поиске данных API для Интеграционной платформы МТС. Наш коллега Александр Бардаш круто расписал,
Пришёл, накодил, победил: хакатон глазами победителей и организаторов
В этой статье мы хотим поделиться своим опытом, который поможет вам подготовиться к любому хакатону (hackathon). Наверняка вы уже слышали про этот специфический формат соревнований для айтишников. На них ставятся практические задачи, которые участники решают за определённое время, имея ограниченные ресурсы. Обычно участники представлены командами, поэтому крайне важно уметь работать сообща. Помимо денежного приза победители получают известность. В дальнейшем это способствует обращению к ним с заказами на решение подобных задач.
