NLP
Why the Natural Language is so Important?
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
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
In real-life applications computational efficiency of ML models is as important as evaluation metrics
Resurrecting monolingual recurrent language models with ULMFiT for Tensorflow
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
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
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?
Arguing with Language: Inter Annotator Agreement
When it comes to processing natural language and developing smart voice assistants for eCommerce, sooner or later, you will encounter the term Inter-Annotator Agreement. Such an agreement is critical for the illusion of understanding words by a machine.
Word2vec: Modelo Skip-Gram
Podemos fazer os computadores entenderem palavras ao transformá-las em números – ou melhor, vetores. Mas como fazer os computadores entenderem relações entre as palavras? Uma das formas é o Modelo Skip-Gram.
