NLP
AVA: Nossa visão para o futuro do E-Commerce
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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
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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?
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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
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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
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In real-life applications computational efficiency of ML models is as important as evaluation metrics
Resurrecting monolingual recurrent language models with ULMFiT for Tensorflow
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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
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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
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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?
