Тема: NLP

YouTube на русском, зулусском и урду: как тестируют перевод интерфейсов

Видеохостинг YouTube имеет локализации в 100 с лишним странах — это значит, что для них есть специальная локальная версия сайта (а то и не одна). Например, когда вы заходите в YouTube из России, вы видите меню на русском языке. Такие же меню есть не только на языках-гигантах вроде английского, испанского или китайского, но и, к примеру, на суахили, эстонском, зулусском, урду, африкаансе, узбекском… А как оценивать качество перевода всех этих кнопочек в меню и их понятность для пользователей?

Семантические сети: как представить значения слов в виде графа

Компьютерные лингвисты из Вышки, университета Тренто и университета Осло разработали vec2graph — инструмент для визуализации семантической близости слов в виде сети. Воспользоваться vec2graph может любой желающий. Рассказываем, как это работает и зачем нужно

Акцентуаторы. Памяти А.А. Зализняка. Часть III

Великое, могучее, свободное, подвижное. От праславянской акцентуации к нейросетевым программам автоматической расстановки ударений

Зачем нужна карта метафор?

На литературе в школе нас учили, что метафора — это что-то такое из стихов Пушкина. Помните, как учительница затирала про «образное сравнение»? Но на самом деле метафорами пронизан весь наш язык (даже эта фраза), и их исследование может многое сказать о том, как мы говорим и мыслим. А зачем нужна цифровая карта метафор?

Нейросеть-предатель: алгоритм обучили выявлять тексты-подделки

Нейросети научились неплохо подражать человеку в написании текста. Но теперь есть симметричный ответ: системы обнаружения текста, порожденного нейросетями. Запасаемся попкорном и следим за битвой брони и снаряда в искусственном интеллекте

Перенос стиля нейросетями: Дрейк, Летов, Оксимирон

Авторский стиль тяжело определить формально — это целый комплекс деталей, которые заметны человеческому глазу, но могут ускользнуть от компьютера. Указать на характерный выбор слов, конструкций, моделей легко, но как рассказать алгоритму про метафоры или научить его распознавать другие тонкие материи?

CAT-системы и будущее перевода

Все любят котиков… особенно переводчики. Рассказываем о CAT-системах: чем и как сегодня переводят

Чат-бот подбирает парфюм

Как подобрать духи, если не смыслишь в парфюмерии, и чем пахнет Digital Humanities

«Слово о полку Игореве» как улика. Памяти А.А. Зализняка. Часть II

Почему «Слово о полку Игореве» не смогли бы создать инопланетяне или нейросеть, и при чем тут берестяные грамоты?

Нейросеть расшифровала древние надписи

Исследователи из MIT и Google Brain объединились для создания алгоритма, который имеет шанс повторить подвиг Майкла Вентриса — он в 1950-е годы расшифровал одну из древних форм критского письма. Пока что нейросеть научилась читать угаритский, копируя типичные действия ученых-дешифровщиков

Translate-баттл: могут ли онлайн-переводчики передавать стиль текста?

«Мой мозг застрял в черепе», «He was introduced to the wells», «филиал исследований» и другие приключения онлайн-перевода

8 главных прорывов в нейросетевом NLP

Как компьютерная лингвистика подсела на нейронные сети и диплернинг, какие подходы сегодня в тренде и почему они так хороши

Сможет ли компьютер распознавать ложь: ИИ против fake-news

Распознавание лжи в текстах методами компьютерной лингвистики и машинного обучения – сравнительно новое направление в науке. Разбираемся, как это работает и чего ждать от этих разработок в будущем

Что такое кросс-языковая морфология и зачем она нужна

Машинный перевод и другая компьютерно-лингвистическая магия работают тогда, когда есть много данных для обучения нейросетей. Но что делать, если язык редкий и данных почти нет? Рассказываем про хитрый способ выкрутиться с помощью лингвистики

Это фиаско, мистер Переводчик!

Mr.Translator, переводчик на основе искусственного интеллекта, провально отработал на международном форуме. И это уже не первый случай, когда реальное качество системы оказалось совсем не таким, какое обещали оптимисты-разработчики. Будущее машинного перевода под угрозой?

Нейронные сети в машинном переводе: статус-кво

Что сейчас происходит в нейронном машинном переводе и каково состояние дел в отрасли? Публикуем рассказ ведущего разработчика систем машинного обучения

Розовые слоны и красные деревья: цвета в языке и в реальной жизни

Компьютерная лингвистика утверждает, что слоны розового цвета. Разбираемся, как так вышло

Машинный перевод становится синхронным

Вавилонская рыбка все ближе к вашему уху! Синхронный машинный переводчик STACL начинает выдавать перевод предложения до того, как прозвучит окончание фразы на языке оригинала. Но получится ли сравниться по качеству с человеком?

У вас вся спина белая: как искусственный интеллект учится шутить

Шутки — дело серьезное. Исследовательница из Стенфорда Хё Хё точно это знает, потому что она разрабатывает генератор каламбуров для искусственного интеллекта и даже устраивает соревнования живых комиков и машин. Пока наши выигрывают, но Хё не собирается прекращать работать над шуточным генератором

Фасолина или яйцо? С чем сравнивают размеры вещей

Какие метафоры популярны при описании габаритов предмета, как они изменялись со временем и почему из сравнений исчезли голубиные яйца

Что не так с машинным переводом?

Так ли хороши нейросети под капотом Google.Translate? Разбор с пристрастием

Как машинный перевод оценивает… машина?

Если качество машинного перевода проверяет человек, то это долго и дорого. А если нужно быстро и дёшево?

Когда вандалы не вандалы

Быт и нравы древних германцев в рунических надписях

Что в смайлике тебе моем?

🆕 семантический анализ эмодзи или как мы выучили новый язык сами того не подозревая

Машинный перевод: как это работает

Нейросети отбирают хлеб у переводчиков!

Как геймеры древнеегипетское письмо расшифровывали

Фанаты Assassin’s Creed за одну ночь помогли собрать материал для переводчика египетских иероглифов

Берестяные грамоты от раскопа до компьютера. Памяти А.А. Зализняка. Часть I

Аесова и другие: откуда и благодаря кому мы знаем, как ругались русские люди в XII веке?

Не Эллочка-людоедка: рэперы с самым богатым словарным запасом

Тексты Шекспира, Мелвилла и современных хип-хоп-музыкантов сквозь призму методов лексического анализа и ранжирование рэперов по количеству уникальных слов

Не такие уж и лирики: компьютерные технологии для гуманитариев

Визуализация, тематическое моделирование и другие методы автоматической обработки текста

Не бездушная машина

Могут ли роботы сострадать? Искусственный интеллект для тяжелых эмоций и сложных ситуаций

Рождение говорящих машин

Сейчас каждый может закадрить яндексовскую Алису — и отхватить виртуальную пощечину. Но так было не всегда

Железные аргументы: как устроен Project Debator

Разбираемся во внутренностях Project Debator — искусственного интеллекта от IBM, которому удалось переспорить чемпионов дебатов. Спойлер: Без помощи Аристотеля не обошлось

Во что превращается жизнь без любви

Как компьютеры сравнивают значения слов, и почему это бывает смешно

Нейросеть научилась диагностировать депрессию

Скоро у тебя в смартфоне появится автоматический диагност, который первым заметит, что ты чот приуныл

«По глазам вижу»: как оценить знание английского с помощью айтрекинга

Мы стали на шаг ближе к тому, чтобы заменить утомительные тесты по английскому наблюдением за тем, что делают зрачки во время чтения иностранного текста

Лампочка светит, а лапочка — нет: как компьютеры «вычисляют» значения слов

Откуда поисковики знают, что «пожрать», «поесть» и «кафе» — это близкие вещи? Как можно научить алгоритм различать слова по смысловой близости?

Праздник или смерть? Драма в сети!

Чем отличаются социальные сети трагедий и комедий?

Многабукаф, ниасилил: как алгоритмы оценивают сложность текста

Как компьютер понимает, что сказка «Колобок» написана проще, чем статья о темной материи?

Убедительнее Цицерона. Искусственный интеллект победил человека в дебатах. Дважды

Как ИИ убедил нас, что инвестиции в космос и телемедицина – это здорово.

Потрошим письма «Джека Потрошителя»

Как статистика и лингвистический анализ помогли опознать еще одно письмо знаменитого английского маньяка.

Смертельный твит

Смертность от сердечно-сосудистых болезней можно предсказать с помощью лингвистического анализа сообщений в Twitter.