Компьютерная лингвистика

Кто там мемично шутил про "бигдата, аджайл, где карту получали, в то отделение и ступайте"? Ввожу обязательные параметры в Google Pay, подключаю виртуальную визу. На форме ввода нужно ввести почтовый индекс. Ввожу - "неправильно заполнено поле индекса". Переввожу, пробую другие соседние индексы, пробую сменить город и индекс на Вологду - толку 0. Гуглю проблему (тонкий британский юмор ситуации). Оказывается, этому багу в гугл пэе много лет, но чинить его не торопятся. Да, нейросети, квантовое преимущество, искуственный интеллект - все в комплекте.
( Collapse )

После обучения на объединенном датасете диалогов из Толоки + мои датасеты для чатбота, модель, не учитывающая контекст, а только текст заданного вопроса, выдает такую "болтовню":
( Collapse )

На заметку любителям "сингулярности", поклонникам историй про скайнет и прочей "science fiction". Об этом Голливуд не снимет блокбастер, японцы не нарисуют мангу. Потому что такая правда незрелищна. И от этого будет еще обиднее, когда ЭТО начнется на самом деле.

Сегодня имел удовольствие поймать в логах работы веб-сервиса, работающего с СУБД Oracle, ошибку с текстом (текст чесслово не мой, он такой из ораклового клиента прилетел в C# код):

ORA-01460: затребовано нереализованное или неразумное преобразование

Вот именно так, скучно, по-канцелярски, и будет выглядеть восстание машин в реале. Вставляете карточку в банкомат, а он в ответ  "затребована неразумная операция".

Что там с бозоном?

У обычного человека, более-менее интересующегося околонаучными новостями, для слова "бозон" скорее всего ассоциируются "Хиггс",  "коллайдер" и прочее. А что можно сказать по поводу следующего фрагмента:

"Происхождение Бозона неизвестно. Он родился не позже 800 года. Известно о нём не очень много. Его владения находились в Италии."

Звучит странно? Странно. Тем не менее, это достоверный факт, насколько можно верить википедии - см. викистатью Бозон Древний. Вообще, со словом "бозон" связано множество викистатей, что делает вторую часть рассказа про взаимную информацию немного более интригующей.
( Collapse )

Еще одна серия экспериментов с моделью для векторизации символьного представления слов.
Сравним две штатных реализации оптимизаторов в Keras - rmsprop и nadam. Фиксируем batch_size значением 250, делаем несколько запусков обучения модели для каждого варианта оптимизатора (см. строку 356 в файле wordchar2vector_trainer.py).
( Collapse )