Представьте ситуацию: вас назначили спикером на мероприятии, и вы даже знаете, о чем хотите рассказать аудитории. Но будет ли публикой воспринят ваш доклад так, как вы себе это представляли? Давайте посмотрим, что может пойти не так, и как это исправить

В нашей деятельности довольно часто приходится работать с большими объемами документов, к примеру, исполнительными листами, заявлениями, договорами, из текстов которых нам зачастую необходимо извлечь весьма конкретную информацию: ФИО, даты рождения, наименования должности, паспортные данные, адрес, ИНН и наименование компаний, даты подписания документов и так далее. Всё это относится к задаче распознавания именованных сущностей (NER). Так какие инструменты могут помочь нам в решении данной задачи для русского языка?

Для решения задач обработки текстов на естественном языке на сегодняшний день существует множество библиотек для python. Один из них — библиотека Stanza от StanfordNLPGroup.

Определяем логику процесса запроса документов по сделкам с недвижимостью с помощью текстовых чатов

С выходом SQL Server 2016 был реализован нативный функционал JSON. Это формат представления данных, который интерпретируется и передаётся независимо от платформы, являясь облегчённым форматом обмена данных между системами. JSON является основным конкурентом XML и с каждым годом для Web-API доля разрабатываемых систем, использующих JSON растёт.

Доступ к базе данных в крупной компании – это большая ответственность. Больше данных доступно – больше информации может быть использовано в личных целях. В задачи службы внутреннего аудита также входит контроль выгружаемой информации. Как автоматизировать этот процесс? Как проверить, что пользователи не злоупотребляют своими полномочиями с помощью машинного обучения?