• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Статья
Forms and features: the role of syncretism in number agreement attraction

Slioussar N.

Journal of Memory and Language. 2018. Vol. 101. P. 51-63.

Глава в книге
Discovering dialectal differences based on oral corpora

Andriyanets V., Daniel M., Pakendorf B.

In bk.: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной международной конференции «Диалог» (Москва, 30 мая — 2 июня 2018 г.). Iss. 17(24). M.: Russian State University for the Humanitie, 2018. P. 28-38.

Препринт
Nominative object in modern North Russian dialects

Ronko R.

Linguistics. WP BRP. НИУ ВШЭ, 2017. No. 61.

«Нейросети — это не так уж страшно»: мастер-класс в «Лаборатории Касперского»

Новый набор компьютерных лингвистов попробовал себя в тренировке искусственных нейронных сетей и выяснил, как машинное обучение помогает фильтровать контент в «Родительском контроле».

В конце сентября студенты первого курса магистратуры «Компьютерная лингвистика» побывали на мастер-классе в «Лаборатории Касперского». Мастер-класс был посвящен использованию нейронных сетей в Natural language processing (обработке естественного языка), а его ведущий —Junior (пока что) Data Scientist Владислав Тушканов — ещё несколько месяцев назад сам учился на компьютерной лингвистике.

Во время занятия многие студенты сами впервые в жизни потренировали нейросеть. Темп был захватывающий, и если некоторые из бывалых программистов сетовали, что начали терять навык скоропечатания, то что и говорить о концентрации представителей начинающей группы по Python. Тем не менее в результате за первую половину занятия все подопечные Влада успели создать заветный код, вычистить баги и, конечно, натренировать и опробовать свою нейросеть на текстах про шведскую порнографию и прочие материи, от которых программное обеспечение «Лаборатории Касперского» оберегает детей.

Вторая часть занятия была лекционной: Влад показывал свой код и рассказывал в терминах котиков и собачек, как нейросети работают на самом деле. Чувствовалось, что для Влада рекуррентные и сверточные нейросети, мешки слов и матрицы, библиотеки Keras и Tensorflow, Word2Vec и RusVectōrēs уже давно стали частью повседневности. Но самое главное, что вынесли из мастер-класса первокурсники: нейросети — это вовсе не так уж страшно, и их вполне можно приручить.

Надежда Катричева, 1 курс магистерской программы «Компьютерная лингвистика»