Предлагаем рассмотреть использования NLP реализованный в крупном Банке на примере мониторинга кредитных рисков .

Анализ настроений (Sentiment analysis) — это распространенная задача NLP, которая направлена на то, чтобы определить настроение по тексту. Для английского языка существует множество готовых моделей, которые обучены по Твиттеру и КиноПоиску. Однако, для русского языка всё сложнее, так как данных не так много. Для русского языка есть очень удобная библиотека на языке Python — Dostoevsky, […]

Расскажем о подходах, позволяющих создать классификатор, автоматически относящий текст к той или иной категории.

Внутренняя информация компании может передаваться в телефонных разговорах. Как проследить, разглашаются ли личные/закрытые данные, и предотвратить репутационные риски? Если аудитор будет слушать все записи разговоров, то на это уйдет больше 2 месяцев. Используя нейросети и NLP, мы можем преобразовать голос человека в текст и проанализировать его на наличие недопустимых слов

А вот и долгожданное видео с вебинара по нейросетям для поиска и выделение ФИО из текста. Ответы на вопросы здесь

Однажды передо мной стояла задача обработать и структурировать более 10 млн. записей и выявить при помощи технологий Data Science отклонения в бизнес-процессах компании. С помощью каких инструментов это стало возможным, читай далее

Задачи, связанные с обработкой текста на естественном языке, в машинном обучении называются NLP-задачами (от Natural Language Processing). Примеры таких задач: машинный перевод, классификация текстов по темам, саммаризация текста и др. При этом, найти готовый датасет на русском языке, который удобно использовать для тренировки своих навыков в решении подобных задач, не всегда удается. В этой статье я расскажу о своем опыте сбора такого датасета.