• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

Адрес: 105066, г. Москва,
Старая Басманная ул., д. 21/4

 

🧭 Как до нас добраться

 

Телефон: +7 (495) 772-95-90 доб. 22734

E-mail: ling@hse.ru

Руководство
Заместитель руководителя Ахапкина Яна Эмильевна

Редакторы сайта — Наталья Борисовна Пименова, Татьяна Брисовна Казакова, Максим Олегович Бажуков, Юлия Геннадьевна Бадрызлова

Статья
Adversarial Attacks and Defenses in Fault Detection and Diagnosis: A Comprehensive Benchmark on the Tennessee Eastman Process
В печати

Pozdnyakov V., Kovalenko A., Makarov I. et al.

IEEE Open Journal of the Industrial Electronics Society. 2024. No. 5. P. 428-440.

Глава в книге
Тест на распознавание книжных заголовков для младших школьников: пилотное исследование

Урывская Д. А., Староверова В. Н., Лопухина А. А. и др.

В кн.: Наука и образование: проблемы и перспективы [Электронный ресурс]: Материалы XXVI Международной научно-практической конференции молодых ученых и студентов, посвящённой 85-летию АГГПУ им. В. М. Шукшина (Бийск, 5 апреля 2024 г.). Бийск: АГГПУ им. В.М. Шукшина, 2024. С. 240-244.

Препринт
Grammar in Language Models: BERT Study

Chistyakova K., Kazakova Tatiana.

Linguistics. WP BRP. НИУ ВШЭ, 2023. No. 115.

Лингвисты в разврате надежд: мастер-класс по анализу телефонных разговоров

В минувший понедельник в Школе лингвистики прошел мастер-класс Евгении Мещеряковой и Любови Нестеренко из компании DC-Systems, посвященный задачам автоматической обработке распознанных записей call-центров.

Сегодня call-центры по всему миру ежедневно обрабатывают миллионы звонков, и автоматизация даже небольшой части их работы способна принести бизнесам миллионы долларов сокращенных издержек. Системы, могущие решать проблемы клиентов в автоматическом или хотя бы полуавтоматическом (например, классифицировать тип проблемы и связать с нужным специалистом) режиме, чрезвычайно востребованы, в их разработку вкладывают значительные средства как крупные компании, так и небольшие стартапы. 

Однако работа со звучащей речью представляет серьезный вызов как для инженеров, так и для лингвистов. Обработка распознанных записей особенно сложна из-за невозможности получить “чистый” текст. Даже если качество распознавания звучащей речи составляет 70-80%, доля ошибок настолько велика, что затрудняется даже понимание человеком, не говоря уже об автоматическом анализе.

Выпускницы магистерской программы "Компьютерная лингвистика" Евгения Мещерякова и Любовь Нестеренко работают лингвистами в технологическом стартапе DC-Systems и сталкиваются с такими проблемами регулярно. Во время мастер-класса они показали примеры ошибок распознавания речи, которые попались им в работе. Типичные реплики выглядят так:

если, собачку с тобой везём кота как это сделать. там баранина, аха.
но оно регистрация для вас будет недоступно, так она, только для улиток из москвы

Демонстрация проводилась в форме викторины: слушателм предлагалось угадать, что скрывается за “эротическим” и “аллергическим” адресом (юридический адрес), “персональным инжиром” (персональный менеджер), а также “ногтями коня” и “развратом надежд”. Затем обсуждались возможные способы борьбы с искажениями текста, его правильной тематической классификации, детектирования неправильно распознанных слов.