Статьи о NLP, Data Science, автоматизации текстовых процессов и практическом применении AI в работе с контентом.
Разбираем архитектуру трансформерных моделей применительно к задачам NLP на русском языке. Почему RuBERT работает лучше мультиязычных моделей и как мы его адаптировали для META.
Сравнительный анализ классических статистических методов и нейросетевых подходов на реальных русскоязычных корпусах.
Почему для текстовых данных высокой размерности современные алгоритмы кластеризации дают принципиально лучший результат.
Пошаговое руководство: от сырых URL до структурированной базы данных с автоматической тегификацией через META API.
Детальный кейс: архитектура решения, метрики до/после, подводные камни batch-обработки больших каталогов.
Сравнение точности инструментов определения языка на коротких текстах, технических терминах и смешанном контенте.
Специфика NER на русскоязычных юридических документах: названия организаций, нормативных актов, судебных дел. Fine-tuning BERT на узких доменах.