• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Мероприятия
Книга
Рукописи. Редкие издания. Архивы. Из фондов Отдела редких книг и рукописей

Лифшиц А. Л., Мастерков А., Мастеркова А. и др.

Вып. 10. М.: Новый хронограф, 2017.

Статья
Una eina per a una llengua en procés d'estandardització: el traductor automàtic català-sard

Alòs i Font H., Fronteddu G., Tyers F. M.

Linguamática. 2017. Vol. 9. No. 2. P. 3-20.

Глава в книге
О выражении множественных непрямых объектов в адыгейском глаголе

Багирокова И. Г., Ландер Ю. А., Мороз Г. А.

В кн.: Становление и развитие младописьменных языков. К 120-летию со дня рождения выдающегося языковеда, основоположника адыгейского языкознания Д.А. Ашхамафа: материалы Международной научной конференции (Майкоп, 21-23 июня 2017 г.). Майкоп: 2017. С. 23-27.

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»