семантический анализ.

Как я строю нейросимвольное извлечение условий из тендерных документов

Почему лучший кандидат не всегда правильный Рабочее название прототипа: Tender Semantic Engine (TSE)Если фрагмент оказался неправильным ответом на один вопрос, сначала стоит проверить, не является ли он правильным ответом на другой.Задача, которая только кажется простойЯ разрабатываю настольную систему для работы с тендерами. Один из ее модулей должен читать комплект закупочной документации и переносить в карточку тендера конкретные условия: порядок оплаты, аванс, срок и место поставки, гарантию, обеспечение, штрафы и другие обязательства сторон.

продолжить чтение

Ассемблер смыслов: от алгоритмов Маркова к кириллическому байткоду

Как естественный язык может стать мнемоническим интерфейсом для низкоуровневых вычислений.*Между человеческой мыслью и машинным кодом всегда лежала пропасть. Чтобы заставить процессор выполнить действие, мы проходим через синтаксис высокого уровня, компиляцию, линковку и виртуальные машины, но так было не всегда. В середине XX века Андрей Марков предложил нормальные алгоритмы

продолжить чтение

«Эмбеддинги на примерах с собаками», или как работать с векторными представлениями: книги и руководства по теме

Мы в Beeline Cloud собрали для вас подборку открытых руководств и обучающих материалов по теме эмбеддингов: что собой представляют подходы TF-IDF и Word2vec, какие нюансы стоит учитывать, используя косинусное сходство для семантического поиска, а также чем различаются алгоритмы векторизации — показательно на схемах.

продолжить чтение