Сможем ли мы отличить «Мастера и Маргариту» от «12 стульев»? Скорее всего, не ошибемся. А что если заменить некоторые слова из оригинальных произведений на близкие по значению с помощью векторной модели на базе word2vec? Предлагаем вам пройти наш тест и проверить, насколько хорошо получится опознать классические тексты, если некоторые слова в них будут модифицированы.
Иллюстратор: Женя Родикова
Векторная модель word2vec умеет работать со значениями слов — находить для них ближайшие синонимы, складывать и вычитать вектора смыслов (бык — самец + самка = … корова). Технология распознает смысл слова исходя из контекста. На основе анализа больших массивов текстов модель учится понимать, например, что слова «лампа» и «светильник» похожи (так как часто употребляются в схожих контекстах), а «лампа» и «лама» — нет. С помощью таких векторных моделей можно сравнить два одинаковых текста на разных языках, проанализировать смысловую связь значений слов или даже создать «альтернативные» версии великих произведений русской литературы.
Распознать тексты русских классиков можно по определенному стилю их авторов. А вот если заменить слова из оригинальных произведений на их векторные альтер-эго, опознать всем известные тексты будет гораздо сложнее. Давайте проверим, сможем ли мы узнать произведения русской классики, если некоторые слова в них будут заменены на близкие по смыслу.
Компания Google представила много новых ИИ-продуктов, а модель GPT опровергла известную математическую гипотезу Пала Эрдёша — рассказываем, что произошло в мире ИИ за последнее время
Facebook* и Instagram* будут сканировать фото и видео, чтобы находить детей, которые скрыли свой возраст
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,…