Что такое инженерный режим для Android?
Это меню называется «инженерный режим» (не путать с режимом разработчика), и с его помощью мы сможем получить доступ к ряду настроек компонентов нашего устройства, таких как оборудование, датчик и даже конфигурация микрофона, имеющая конфигурацию по умолчанию, которую можно изменить в этом меню.
Для чего используется инженерный режим MTK?
MTK Engineering Mode — это приложение, которое позволяет активировать расширенные настройки («СЕРВИСНЫЙ РЕЖИМ») на устройстве MTK. Если вы читаете это, вы, вероятно, уже знаете, что такое устройство Android MTK, но если вы этого не сделаете, вот краткое объяснение.
Как выйти из инженерного режима?
Для выхода из режима инженера нажмите esc пока не отобразится режим инженера, затем введите код инженера и один раз нажмите esc, затем он вернется в нормальный режим.
Как использовать инженерный режим MTK?
Откройте инженерный режим »Нажмите« Engineer Mode »(MTK)» Проведите пальцем влево до «Связь» »нажмите« Информация о CDS »» Информация о радио. Перейдите к подключению, затем щелкните информацию CDS.
Психосоматика: для чего мы болеем? — тайна, о которой вы не знали. Что изменить, чтобы не болеть.
Что такое инженерный режим на калькуляторе?
В «инженерном» режиме степень десяти настроена на отображение кратное 3, чтобы представлять основные префиксы метрики. Все, что нужно сделать пользователю, это запомнить несколько комбинаций префикса / степени, и его калькулятор будет «говорящим» показателем!
Как получить доступ к CIT на Android?
- Зайдите в настройки MIUI и найдите опцию «Мое устройство». .
- Откройте «Все спецификации».
- Найдите «Версия ядра» и нажмите пять раз подряд: вы попадете в секретное меню CIT.
Что такое устройства MTK?
MTK означает Медиа ТЭК, ведущий производитель мобильных ИС. Этап MTK — это универсальный набор микросхем или этап, созданный компанией Mediatek Inc. из Тайваня.
Как мне найти код сенсорного экрана на моем Samsung?
Доступ к секретному диагностическому меню
Чтобы начать работу, просто откройте приложение для телефона Samsung. Оттуда введите *#0*# с помощью панели набора номера, и телефон немедленно перейдет в режим секретной диагностики.
Как увеличить громкость в инженерном режиме?
Когда вы перейдете в режим инженера, вверху у вас появится ряд вкладок — перейдите на вкладку «Тестирование оборудования». Теперь нажмите «Аудио», и выберите либо режим громкоговорителя, либо режим гарнитуры, в зависимости от того, что вы хотите изменить.
Что такое инженерный режим android10?
Инженерный режим есть специальное расширенное меню на каждом устройстве Android, которое скрыто от других настроек и состоит из множества полезных настроек (таких как датчики, сенсорное управление, оборудование), к которым нельзя получить доступ с помощью обычных настроек.
Что означает услуга MTK NLP?
t = 927093 viewfull = 1 # post6412230. НЛП — это Обработка естественного языка — для таких вещей, как поиск Google, Google Assistant, все, что должно обрабатывать язык, на котором мы говорим, во что-то, что компьютер может понять. Так что это версия MediaTek для НЛП в телефоне.
Источник: alloya.ru
Правильный NLP: как работают и что умеют системы обработки естественного языка
Согласно данным компании Research and Market объём мирового рынка обработки естественного языка увеличится с $10,2 млрд. в 2019 году до $26,4 млрд. К 2024 году при совокупном годовом темпе роста (CAGR) на 21,0% в течение прогнозируемого периода.
Основные факторы роста рынка NLP: стали больше использоваться интеллектуальные устройства, а также облачные решения и приложения на основе NLP, которые улучшают обслуживание клиентов, увеличились технологические инвестиции в отрасль здравоохранения.
Какие задачи сегодня может решать NLP?
Машинный перевод текстов с одного языка на другой
Это один из самых распространённых сценариев. Однако несмотря на значительный прогресс машинного перевода, современные решения до сих пор не всегда справляются с переводом устойчивых оборотов, игры слов, а также выбором подходящих падежей и правильным построением предложений.
Анализ текстов
Анализ текстов реализуется в трёх основных форматах: классификации, отражении содержания и анализе тональности.
Все задачи по классификации текстов (text classification) можно разделить на два типа:
- бинарная классификация позволяет определить релевантность предложенного пользователю документа;
- мультиклассовая классификация позволяет определить тематику документа и отнести его к одному из сотни тематических классов.
Например, от машины можно потребовать сгенерировать пересказ текста, заголовок или аннотацию. Чуть подробнее про генерацию текста можно почитать в материале «Генерируем заголовки фейковых новостей в стиле Ленты.ру» с подробным разбором способов, которыми можно обучить нейросети созданию осмысленных и забавных для человеческого восприятия заголовков.
Наконец, анализ тональности текста (sentiment analysis) позволяет находить в тексте мнения и выявлять их свойства. Какие именно свойства будут исследоваться, зависит от поставленной задачи. К примеру, целью анализа может быть сам автор — анализ тональности определяет типичный для него стиль, эмоциональную окраску текста и т. д.
Распознавание и синтез речи
Распознавание речи представляет собой процесс преобразования речевого сигнала в цифровую информацию, например в текст. Синтез речи работает в обратном направлении, формируя речевой сигнал по печатному тексту.
Синтез и распознавание речи применяются в самых разных областях, например, в работе голосовых ассистентов, IVR-систем и «умных домах».
Разработка диалоговых систем
Диалоговыми системами можно считать:
- умные помощники (Яндекс.Алиса, Siri, Alexa);
- чат-боты — текстовые системы, следующие сценариям диалога (бот «Связного», Facebook Messenger);
- QA-системы.
Все они опираются на NLP-инструменты: распознавание речи, выделение смысла, контекста, определение намерения, а затем выстраивание диалога, исходя из вышеперечисленного (в идеале — путём синтеза речи).
Выделение сущностей и фактов
Ещё одна популярная задача NLP — извлечение именованных сущностей (Named-entity recognition, NER) из текста. Представим, что у есть сплошной текст о покупке-продаже активов, и необходимо выделить персон, а также даты и активы.
На фоне роста аналитических прогнозов, миллиардер Иван Петров выкупил контрольный пакет акций компании « Рога и Копыта » в 1999 году.
Задача NER — понять, что участок текста «1999 года» является датой, «Иван Петров» — персоной, а «пакет акций» — активом.
Без NER тяжело представить решение многих задач NLP, допустим, разрешения местоименной анафоры или построения вопросно-ответных систем. Если задать в поисковике вопрос «Кто играл роль Бэтмена в фильме “Темный рыцарь”», то ответ находится как раз с помощью выделения именованных сущностей: выделяем сущности (фильм, роль и т. п.), понимаем, что спрашивается, и дальше ищем ответ в базе данных.
Постановка задачи NER очень гибкая. Можно выделять любые нужные непрерывные фрагменты текста, которые чем-то отличаются от остального текста. В результате можно подобрать свой набор сущностей для конкретной практической задачи, обработать тексты этим набором и обучить модель. Такой сценарий встречается повсеместно, и это делает NER одной из самых часто решаемых задач NLP в индустрии.
Вот как выглядит подобный проект для крупной нефтяной компании. Перед заказчиком стояла задача подготовить данные об активах: промышленных установках, эксплуатируемом оборудовании, а также средствах измерения и контроля. Источниками данных служили текстовые документы — технические регламенты, наиболее полно описывающие техпроцессы и необходимые объекты производства.
Мы продемонстрировали возможность применения технологий ML и NLP для извлечения информации из текстового описания (и формирования профилей оборудования на её основе). Сформированные профили были сопоставлены с результатами ручного маппинга, взятого за эталон — достигнутая точность составила 97,3%. Подход позволяет существенно снизить затраты труда и времени, а также свести к минимуму риски, связанные с ошибками ручной обработки текстов.
Как обрабатывается естественный язык?
Некоторые задачи NLP для естественного языка, в отличие от обработки изображений, до недавних пор решались с помощью классических алгоритмов машинного обучения.
Для решения большинства задач требовался тщательный выбор архитектуры, а также ручной сбор и обработка признаков. Однако в последнее время нейронные сети начали давать более точные результаты по сравнению с классическими моделями и сформировали общий подход для решения задач NLP.
Конвейер NLP
Реализация любой сложной задачи обычно означает построение пайплайна (конвейера).
Суть этого подхода в том, чтобы разбить задачу на ряд последовательных подзадач и решать каждую из них отдельно. В построении пайплайна можно условно выделить две части: предобработку входных данных (обычно занимает больше всего времени) и построение модели. Основных этапов — семь.
1. Первые два шага пайплайна, которые выполняются для решения практически любых задач NLP, — это сегментация (деление текста на предложения) и токенизация (деление предложений на токены, то есть отдельные слова).
2. Вычисление признаков каждого токена. Вычисляются контекстно-независимые признаки токена. Это набор признаков, не зависящих от соседних с токеном слов.
- Один из самых часто использующихся признаков — часть речи.
- Для языков со сложной морфологией (русский язык) также важны морфологические признаки: например, в каком падеже стоит существительное, какой род у прилагательного. Из этого можно сделать выводы о структуре предложения.
- Морфология также нужна для приведения слов к начальной форме, с помощью которой мы можем уменьшить объём признакового пространства.
Например: I had a pony. I had two ponies.
Оба предложения содержат существительное «pony», но с разными окончаниями. Если тексты обрабатывает компьютер, он должен знать начальную форму каждого слова, чтобы понимать, что речь идёт об одной и той же концепции пони. Иначе токены «pony» и «ponies» будут восприняты как совершенно разные. В NLP этот процесс называется лемматизацией.
3. Определение значимости и фильтрация стоп-слов. В русском и английском языках очень много вспомогательных слов, например «and», «the», «a». При статистическом анализе текста эти токены создают много шума, так как появляются чаще, чем остальные. Поэтому их отмечают как стоп-слова и отсеивают.
4. Разрешение кореференции. В русском и английском языках очень много местоимений вроде he, she, it или ты, я, он и т. д. Это сокращения, которыми мы заменяем на письме настоящие имена и названия. Человек может проследить взаимосвязь этих слов от предложения к предложению, основываясь на контексте. Но NLP-модель не знает, что означают местоимения, ведь она рассматривает всего одно предложение за раз.
5. Парсинг зависимостей. Конечная цель этого шага — построение дерева, в котором каждый токен имеет единственного родителя. Корнем может быть главный глагол. Также нужно установить тип связи между двумя словами:
Это дерево парсинга демонстрирует, что главный субъект предложения — это существительное «London». Между ним и «capital» есть связь «be». Вот так мы узнали, что Лондон — это столица. Если бы мы проследовали дальше по веткам дерева (уже за границами схемы), то могли бы узнать, что «London is the capital of Great Britain».
6. Перевод обработанного текста в векторную форму. Данный шаг позволяет сформировать векторные представления слов. Таким образом, у слов, используемых в одном и том же контексте, похожие векторы.
7. Построение модели в зависимости от поставленной цели. Например, модель для классификации или генерации новых текстов.
Приведённый пример пайплайна не является единственно верным. Для решения конкретной задачи некоторые шаги можно исключить или добавить новые. Однако этот пайплайн содержит все наиболее типичные этапы и подходы, позволяющие извлекать практическую пользу из NLP.
Источник: tproger.ru
NLP-разработчик: кто такой и чем занимается?
Заветы фильма Терминатор-2 гласили, что судный день должен был случиться еще 29 августа 1997 года — в этот день Скайнет выходит из-под контроля и начинает ядерную войну. Восстания машин тогда не получилось, но, судя по развитию искусственного интеллекта, оно еще впереди. Договориться с теперешними железками куда сложней — нужны специалисты высшего математического дана. Именно поэтому нам нужны эти славные ребята — NLP-разработчики
Кто такой NLP-разработчик?
NLP (Neuro-Linguistic Processing) расшифровывается как обработка естественного языка . Это относительно новое направление в machine learning, которое призвано найти «общий язык» человеку и бездушной машине для решения самых разнообразных задач: оптимизация бизнес-процессов с помощью машинного обучения, поиск и работа с негативными отзывами для повышения NPS, текстовый анализ и модерация непопадающего контента (абьюз, буллинг и т.п.), прогнозирование и построение математическое модели для классификации текста, распознавание устной речи, обучение и программирование голосовых помощников на основе нейросетей (привет, Олег!).
Задачи и стек технологий в NLP часто пересекаются со смежной областью — Data Scienсe. Пока что NLP — это как дополнительная специализация хорошего дата саентиста , но так как запрос на NLP-разработку растёт, то в скором времени это будет полноценное отдельное направление. В любом случае, разработчику, как NLP так и DS, придётся работать с огромным массивом данных и находить в них определенные закономерности, просто в случае с NLP это больше работа именно с текстовыми данными, семантическим анализом, тематическим моделированием и т.д
Не путайте с НЛП головного мозга
У многих людей срабатывает неправильный триггер на аббревиатуру NLP (НЛП) — спам и шарлатанство. Действительно, такое направление как нейролингвистическое программирование существует, но никакого отношения к нашей теме не имеет. НЛП в этом понимании — это техника влияние на подсознание человека, изменение процессов на подкорке, чтобы яснее мыслить, прокачать коммуникабельность и контролировать перепады в настроении и вообще горя не знать.
Базовые скиллы
В первую очередь потребуется хорошая математическая база : если ты прогуливал в ВУЗе матанализ, линейную алгебру и теорию вероятностей, придётся всё навёрстывать, т.к. потребуются хорошие (мы бы сказали фундаментальные) знания в математической статистике, формуле Байеса и принципов максимума правдоподобия. Далее по порядку
Программирование
Нужен опыт разработки от года или двух, скорее всего, это будет Python — основа основ для Data Science, здесь тоже понадобиться в полном объеме на уровне хорошего мидла. Так же потребуется экспириенс работы с библиотеками numpy (числовые массивы), scipy (инжиниринг), matplotlib (визуализация данных)
Плюс работа с фреймворками Flask или Django Rest Framework
Машинное обучение
Теория и практика в области машинного обучения: сбор данных, постановка задач и понимание алгоритмов ( логистическая регрессия, boosting, random forest ). Для этого используют библиотеки scikit-learn и LGBM
Основы NLP
Естественно, без базовых навыков NLP никуда: тематическое моделирование, классификация, генерация текста моделями, которые используют механизм внимания для повышения скорости обучения нейросети (Transformer) , построение исследовательской модели, информационный поиск, дистрибутивная семантика.
Базы данных
Помимо программирования необходим скилл работы с базами данных и уметь в синтаксис SQL и структуру данных . Может потребоваться опыт работы не только с реляционными базами данных, вроде MySQL, но и их NoSQL-аналогов (классика жанра — MongoDB)
Хай левел
Если ты целишь на сеньора, то стоит основательно подготовится — просьба убрать детей от экрана.
Продвинутый NLP
Умение работать с долгой краткосрочной памятью LSTM (Long short-term memory) — архитектура рекуррентных нейронных сетей, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — техника машинного обучения для предварительного обучения обработке естественного языка, разработанная Google, GPT-2 — нейросеть для генерации связного текста, word2vec или glove — модели для получения и распределения векторных представлений слов
Пригодятся навыки работы с библиотеками nltk (Natural Language Toolkit) — символьная и статистическая обработка естественного языка, StanfordNLP — токенизация, лемматизация, gensim — неконтролируемого моделирования тем и обработки естественного языка, bigartm — тематическое моделирование, fasttext — классификация текста
Продвинутый ML / Deep Learning
Имплементация моделей ML для классификации текста с помощью архитектуры LSTM / GRU / CNN . Опыт работы в DL-фреймворках: pytorch (компьютерное зрение, обработка естественного языка), tensorflow (построение и тренировка нейросети)
Знание и умение пользоваться такими инструментами, как yargy (извлечение фактов и сущностей), pymorphy (морфологический анализ)
Дополнительно может пригодится
Если умеешь с этим работать, то это будет твоим преимуществом:
- Протокол сериализации структурированных данных Protobuf (Protocol Buffers)
- Библиотека для написания параллельного кода с использованием синтаксиса asyncio (Asynchronous Input/Output)
- Поисковой движок Elasticsearch
- Брокер сообщений с открытым исходным кодом RabbitMQ (или ZeroMQ)
- Стэк Hadoop
Что может входить в обязанности?
На данный момент одно из перспективных направлений в NLP — интерактивные голосовые сервисы и помощники. По итогу вышеперечисленных навыков в твой воркфлоу может входить следующее:
- Написание программного кода, проведение code review, создание MVP
- Тематическое моделирование, построение векторных моделей текста
- Создание и обучение нейросетей, исследование исходных данных, нахождение идеи по их препроцессингу/аугментации;
- Построение и имплементация ML-моделей для классификации и кластеризации текста и создание MVP на их основе
- Анализ неструктурированных текста, поиск сущностей, паттернов, закономерностей
Где искать вакансии NLP-разработчика?
Хороший NLP-разработчик сейчас на вес золота. Советуем чекать такие ресурсы, как: Хабр.Карьера и яразработчик.рф. Так же можно пропарсить такие социальные сети как Linkedin и Twitter — там частенько идёт рекрутинг разработчиков разного калибра
Как вам статья?
Источник: storedigital.ru
Mtk nlp service что это?
Вы можете войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонус.
Лучшие предложения
- Кредитные карты
- Быстрые займы
Совкомбанк
Кред. лимит
Проц. ставка
Без процентов
8 800 200-66-96
sovcombank.ru
Лицензия: №963
39 256 заявок
Кред. лимит
Проц. ставка
Без процентов
до 111 дней
8 800 250-0-520
Лицензия: №2268
17 943 заявок
Ренессанс Кредит
Кред. лимит
Проц. ставка
Без процентов
до 145 дней
8 800 200-09-81
rencredit.ru
Лицензия: №3354
31 949 заявок
Сумма займа
Проц. ставка
Срок займа
До 30 дней
Кред. история
8-800-700-8706
27 881 заявок
Сумма займа
Проц. ставка
Срок займа
До 30 дней
Кред. история
8 800 775-54-54
webbankir.com
32 718 заявок
Сумма займа
Проц. ставка
Срок займа
До 364 дней
Кред. история
От 21 года
8 800 700 09 08
migcredit.ru
23 985 заявок
- Бывает ли у кошек аллергия на людей?
- В честь кого были названы конфеты MXiaomi Service Framework» отвечают за синхронизацию типа Mi Cloud, Mi account, то есть идет оповещение на фитнес браслеты. И кстати оно повышает энергопотребление. И если вы не пользуетесь браслетом, то лучше приложение отключить. А так, когда оно включено, это означает что вы постоянно . Читать далее
Источник: vamber.ru
NLP-инженер: чем он занимается и почему будет всегда востребован в сфере обработки текстовой информации
NLP-инженер (от англ. natural language processing) — специалист, который обладает компетенциями в сферах прикладной математики, лингвистики и разработки программного обеспечения.
Вместе с командой системы управления репутацией и анализа медиа «СКАН-Интерфакс» разобрались, что это за профессия, какими навыками нужно обладать для старта и что нужно изучить, чтобы претендовать на должность NLP-инженера.
Команда системы «СКАН-Интерфакс»
Кто такой NLP-инженер и чем он занимается в компании
Как технический специалист NLP-инженер отвечает за расширение возможностей бизнеса при обработке информации на естественных языках. Он реализует наукоёмкие правила и алгоритмы и применяет инструменты машинного обучения (англ. ― machine learning, ML).
Кроме того, NLP-инженер решает задачи по анализу и извлечению информации из текстов, в том числе методами ML. Однако его задачи могут не ограничиваться только сферой машинного обучения, так как некоторые из них требуют углублённых знаний математики, лингвистики и теории алгоритмов.
Ну и конечно же, NLP-инженер должен быть неплохим программистом. Чтобы анализировать и извлекать данные из текстов, необходимо не только отвечать на множество инженерных вызовов, но и уметь правильно готовить такие данные.
В 2017 году в области искусственного интеллекта и машинного обучения произошла революция. Появилась нейросетевая архитектура «трансформер». Она позволила добиться невероятных результатов в решении задач автоматизированной обработки текстовых данных.
NLP-инженеры получили в свои руки инструменты, которые в короткие сроки значительно повысили качество анализа неструктурированной информации.
Взаимосвязь математики и лингвистики
В профессии NLP-инженера математика и лингвистика не могут существовать друг без друга. Эти две противоположные науки связаны через необходимость создания математической модели естественного языка.
Современные компьютеры способны понимать только числа и логические операции. Для обработки текстов требуется описать лингвистические закономерности и правила на понятном машине языке. Многие задачи невозможно решить, опираясь только на знания математики и программирования. Разработчик обязан владеть предметной областью, с которой работает — лингвистикой.
Если математик-лингвист не понимает русский язык, то он не сможет написать правило, которое будет действовать на обработку падежей в тексте.
Старт в профессии: где учиться и куда пойти работать
В российских университетах много программ бакалавриата и магистратуры в различных отраслях Data Science. В МГУ имени М.В. Ломоносова на механико-математическом и филологическом факультете есть:
- «Фундаментальная и прикладная лингвистика»;
- «Математика»;
- «Прикладная математика и информатика»;
- «Фундаментальная информатика и информационные технологии»;
- «Математика и компьютерные науки»;
В ВШЭ — «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект», «Компьютерные науки и анализ данных», «Компьютерные системы и сети».
В МГТУ имени Н.Э. Баумана — «Информатика, искусственный интеллект и системы управления», «Системы обработки информации и управления», «Фундаментальная и компьютерная лингвистика» и другие.
Чтобы определиться с направлением обучения, необходимо определиться с областью интересов:
- Если цель ― самостоятельно изобрести инновационные технологии в ИИ, нужна профильная математика с углублённым изучением Data Science и Deep Learning.
- Если стремиться к решению прикладных и бизнес-задач и использовать уже существующие решения, то предпочтение стоит отдать разработке программного обеспечения и ML-инфраструктуры.
Но и в первом, и во втором случае необходимо хорошо знать и чувствовать русский язык. Качество работы логических правил, алгоритмов и моделей машинного обучения невозможно оценить без базовых знаний в области лингвистики. Специалисту важно понимать природу данных, с которыми он работает.
Любой естественный язык, в том числе русский, непрерывно развивается: появляются новые слова и понятия, устойчивые словосочетания, меняется информационный фон, — и многие, ранее важные контексты становятся статистически незначимыми. Из-за этого необходимо постоянно адаптировать лингвистическую логику, алгоритмы и статистические модели к изменчивости языка.
Помимо грамотности, важно ориентироваться в соответствующем бизнес-контексте и понимать, что и как оценивать. Само понятие качества решения задачи не всегда ограничивается только точностью и полнотой. Можно оценивать ещё ресурсоёмкость и скорость работы, а для этого уже нужны инженерные знания.
Важно понимать, что не все компании готовы брать к себе специалистов без практического опыта. Например, «СКАН-Интерфакс» — большой и логически нагруженный проект со сложной инженерной структурой и высоким порогом входа. Поэтому при найме разработчиков в компании ориентируются как на их теоретическую базу, так и на практический бэкграунд. В более выигрышном положении оказывается тот, кто ранее был связан с обработкой текстов.
При этом в команду с радостью берут студентов вузов в отдел лингвистической обработки — они работают над качеством разметки текстов. Там студенты учатся специальности и осваивают инструменты.
Личные качества и профессиональные навыки, которые нужны NLP-инженеру
Профильные навыки, без которых специалист не сможет выполнять поставленные задачи:
- Знание профильной математической базы.
- Базовое понимание русского языка (морфология, семантика, падежи).
- Знание программирования на уровне middle и выше.
- Знание Python, в особенности для NLP-инженера.
- Умение находить самое простое решение — оно всегда лучшее.
- Понимание алгоритмов машинного обучения: нейронные сети, алгоритмы кластеризации, логистическая регрессия.
- Знание промышленных языков разработки: C++, C#, Java.
Личные качества позволяют эффективно выполнять рабочие задачи и продвигаться вверх по карьерной лестнице. Самые основные из них:
- умение работать с людьми;
- лидерские качества;
- внимательность;
- желание углублять знания в разных областях IT;
- стрессоустойчивость: работа не из простых;
- ответственный подход к работе.
Повышение компетенции — один из ключевых моментов в работе IT-специалистов. У NLP-специалистов это происходит в процессе работы.
Для достижения результатов необходимо осваивать новые инструменты и улучшать уже существующие алгоритмы и правила. Специалисты повышают квалификацию непрерывно. Для реализации новых функций и решения задач нужны знания в смежных областях. А это приводит к вертикальному и горизонтальному карьерному росту.
Уровень заработной платы NLP-инженера напрямую зависит от опыта работы и от специализации: чем уже профиль, тем выше востребованность сотрудника.
Профессия
Python-разработчик с нуля
Узнать больше
- Освоите один из самых универсальных языков программирования
- Добавите в портфолио три полностью работоспособных проекта
- Получите опыт работы в команде — выполните совместный проект с одногруппниками
Работа NLP-инженера на практике
NLP-инженеры могут поделить свою работу на две сферы:
- плановые задачи по разработке и поддержке существующих функций системы;
- факультативные исследовательские задачи: разработка стратегии улучшения бизнес-процессов, проверка аналитических гипотез, поиск новых подходов к решению разных задач.
В «СКАН-Интерфаксе» работа специалистов делится на два блока.
Первый блок — это поддержка логического ядра системы. «СКАН» исторически построен на системе логических правил, оперирующих моделями естественных языков. Правила и языковые модели описаны на высокоуровневом промышленном языке программирования и позволяют извлекать из текстовых документов те знания, которые компания предоставляет клиентам.
Есть задача определения прямой речи. Прямая речь в «СКАНе» — не только прямая, но и косвенная, то есть всё, что может считаться «голосом компании». Для определения прямой речи на основе анализа корпуса новостных текстов описано множество паттернов. Они содержат различные части речи и конструкции, которые могут быть семантически интерпретированы как речевые маркеры: сообщил, сказал, заявил, по сообщению, по информации, согласно исследованию.
Для определения границ прямой речи необходима точная работа синтаксического анализатора. Помимо непосредственно определения прямой речи и её границ требуется произвести ещё ряд специализированных действий над сущностями, которые являются авторами прямой речи. Например, снять с них тональность — если организация является автором исследования, в рамках которого делается негативный вывод, то на эту компанию не должен ставиться негатив, даже контекстный. Всё это требует разработки специальной логики и инструментов работы с лингвистическими моделями документов.
Второй блок — применение искусственного интеллекта для решения бизнес-задач. Инженеры отвечают за разработку новых подсистем, использующих как нейросетевые технологии Deep Learning, так и алгоритмы классического машинного обучения от сбора и анализа тестовых данных до проверки гипотез и поставки обученных моделей в промышленную эксплуатацию.
Для повышения точности связывания именованных сущностей из текста с организациями из базы данных «СПАРК» специалистам «СКАНа» необходимо было реализовать механизм классификации контекстов упоминания этих сущностей по видам экономической деятельности в соответствии с ОКВЭД.
Если в тексте упоминается некая компания ООО «Рога и Копыта» в следующем контексте: «За прошлый год ООО „Рога и Копыта“ закупило 200 единиц сельскохозяйственной техники, поэтому в этом году полностью готово к началу посевной кампании», — то система должна по этому предложению определить, что эта компания, скорее всего, соответствует коду 01 ОКВЭД, а именно «Растениеводство и животноводство, охота и предоставление соответствующих услуг в этих областях».
Это позволило бы системе в дальнейшем при решении задачи связывания сущностей — идентификации по «СПАРК» — отсеять варианты с неподходящим кодом экономической деятельности.
Что в «СКАНе» сделали для решения этой задачи:
Для каждого кода ОКВЭД верхнего уровня собрали новостные документы с упоминаниями компаний, у которых в уставных документах указан соответствующий вид экономической деятельности как основной.
Из этих документов собрали контексты упоминания организаций: 1–2 предложения до упоминания и 1–2 предложения — после упоминания.
На основе выделенных контекстов составили словари ключевых слов для каждого из видов экономической деятельности.
Взвесили их с помощью TF-IDF — статистической меры, которая используется для оценки важности слова для какого-либо документа относительно других документов.
Для каждого вида экономической деятельности обучили модель SVM-классификатора методом ONE-vs-ALL.
Откорректировали параметры классификаторов для достижения требуемой точности 95%.
Реализовали REST-сервис, использующий обученные модели для multilabel-классификации контекстов.
Захостили сервис в k8s и реализовали его вызов в пайплайне обработки документа.
SVM или метод опорных векторов — линейный алгоритм, который используется в задачах классификации и регрессии.
REST — архитектурный стиль взаимодействия компонентов распределённого приложения в сети.
K8S или Kubernetes — платформа с открытым исходным кодом, которая автоматизирует операции с контейнеризированными приложениями.
Для оценки качества решения задач NLP-инженеры используют множество показателей. Основные — точность и полнота. Вычисляют их на основе специально подготовленной выборки данных.
Допустим, специалисту нужно провести классификацию новостей и разделить их на технические — сводки финансовых рынков — и нетехнические. Как он будет действовать:
- соберёт новости с упоминаниями акций, котировок, тикеров;
- разметит эту выборку вручную: пометит документы, которые точно являются техническими, и те, что ими не являются;
- разделит полученную выборку на две части: обучающую и тестовую в соотношении 70 на 30;
- обучит модель на обучающей выборке, протестирует на тестовой;
- посмотрит на показатели качества и проведёт кросс-валидацию;
- проведёт экспертное тестирование на промышленных данных;
- сделает выводы.
Почему за NLP-инженерами будущее сервисов информационного поиска
Бизнесу, связанному с обработкой текстовой информации, особенно нужны такие специалисты: требуется постоянно адаптироваться к изменчивости естественных языков и информационного фона. Поэтому инженерные усилия концентрируются на создании максимально универсальных технологических решений, а они зачастую представляют собой симбиоз различных технологий. Специалисты, которые ими владеют, будут всегда востребованы.
Читать также
Кто такой компьютерный лингвист, чем занимается и как им стать
Что такое компьютерная лингвистика и как технологии на её основе помогают людям с ограниченными возможностями здоровья
Мнение автора и редакции может не совпадать. Хотите написать колонку для Нетологии? Читайте наши условия публикации. Чтобы быть в курсе всех новостей и читать новые статьи, присоединяйтесь к Телеграм-каналу Нетологии.
Команда системы «СКАН-Интерфакс»
Источник: netology.ru