Кажется, что NLP — это только про код, математику и нейросети, а гуманитариям тут искать нечего. Но на самом деле индустрии не хватает лингвистов, переводчиков, редакторов и людей с чутьем на язык — без них модели не научатся понимать контекст, культурные оттенки и речь так, как это делает человек. Если вы хотели попробовать себя в этом направлении, но не знаете, с чего начать, этот тест для вас
Курсовая сдана, оценка получена, файл kursovaya_final_FINAL2.docx лежит в папке «Учёба». Всё это можно превратить в проект на GitHub, который будет работать на вас: его можно показать на собеседовании, добавить в резюме, прислать научному руководителю в магистратуре. Работодатели в digital humanities и data-командах смотрят на GitHub чаще, чем на диплом. В этой статье пошагово разберем, как собрать такой проект.
Этот спецпроект — точка входа в NLP для тех, кто только начинает: студентов и выпускников филологического факультета и переводческих программ; людей с гуманитарным или смешанным образованием и опытом. Мы разберемся, как устроены языковые технологии, где в них место людям, которые любят и понимают язык, и какие шаги можно сделать уже сейчас
Новости о том, что искусственный интеллект скоро оставит людей без работы, появляются едва ли не каждую неделю. Особенно тревожно они звучат для тех, кто работает с языком и текстами. Разбираемся, что говорят исследования о влиянии ИИ на рынок труда, как меняются привычные профессии и какие новые роли появляются в эпоху больших языковых моделей
Как специалисты по машинному обучению наводят порядок при работе с большими корпусами? Что нужно сделать, чтобы эксперимент был воспроизводимым, качество не падало, а метрики были осмысленными? Рассказываем про автоматизацию ML-пайплайнов при работе с текстами, отслеживание запусков и версионирование кода и данных
Агенты, которые самостоятельно планируют свои действия и пользуются внешними инструментами. Модели, способные работать с миллионами токенов. Системы, которые помогают сохранять языки коренных народов и выявлять гринвошинг. Разбираемся, какие тенденции определяют развитие языковых технологий в 2026 году и как вместе с техническими возможностями моделей меняются исследовательские приоритеты области
Вы — лингвист и вам кажется, что ваш труд теряет ценность на фоне успеха больших языковых моделей? Не спешите с выводами. Хотя обработка естественного языка больше не строится на лингвистике и правилах, работа в этой области все еще есть. Лингвисты могут сделать работу ИИ точнее, этичнее и понятнее — от разметки данных до оценки качества генерации
Можно ли заниматься NLP, если при словах «производная» и «матрица» хочется закрыть ноутбук? Да — если изучать математику не абстрактно, а через реальные задачи. Объясняем, какие разделы действительно нужны джуну, как они связаны с токенизаторами, генерацией текста и нейросетями и почему понимание базовых концепций помогает перестать воспринимать модели как магию