NLP

AVA: Nossa visão para o futuro do E-Commerce
Paid
Members
Public
Ao observar o crescimento da demanda por soluções baseadas em voz e linguagem natural, percebe-se que as coisas estão mudando rapidamente no mundo da tecnologia.

AVA: Our vision for the voice-based future of eCommerce
Paid
Members
Public
The early days of the internet saw a lot of natural language use. As Google gained prominence as the search engine of choice, keyword searches replaced natural language searches.

Why the Natural Language is so Important?
Paid
Members
Public
Although sometimes overrated to the detriment of non-verbal one, language is an essential part of communication. It’s pretty apparent for us, yet we don’t even consider it worthy of explaining.

Dispatches from the ULMFiT trenches
Paid
Members
Public
Don’t just look at the benchmark figures when you evaluate your language model. A subjective judgement can also lead to interesting insights.

Why ULMFiT can still matter: training and inference times
Paid
Members
Public
In real-life applications computational efficiency of ML models is as important as evaluation metrics

Resurrecting monolingual recurrent language models with ULMFiT for Tensorflow
Paid
Members
Public
Recurrent language models are still alive and kicking. We release pretrained Polish and English ULMFiT models for Tensorflow Hub.

Concordância entre Anotadores: A Linguagem em Disputa
Paid
Members
Public
Quando o assunto é Processamento de Linguagem Natural e o desenvolvimento de assistentes por voz, mais cedo ou mais tarde você encontrará o termo "concordância entre anotadores". Este acordo é fundamental para atingirmos a ilusão de que as máquinas estão, de fato, entendendo palavras.

Word2Vec: Função de Perda
Paid
Members
Public
A diferença entre os vetores probabilísticos e os vetores-alvo é crucial para que a rede neural possa aprender. Como medir esta diferença? Como funciona o processo de aprendizagem? E como sabemos quando o nosso modelo está "inteligente" o bastante?