Запускаем цикл статей вместе с коллегами из R&D AI 🎓

В серии объясним, как компьютеры работают с текстом — от простых моделей до современных семантических подходов — и какие задачи это решает в реальных ИТ-системах.

Сегодня уже делимся первой статьей — про bag-of-words и почему совпадение слов еще не означает совпадение смысла.

➡️ Читайте здесь

А дальше будем разбирать следующие темы:

1. TF-IDF — взвешивание слов и быстрый поиск 2. LSA — смысл как геометрия 3. Почему LSA работает с синонимами 4. Ограничения LSA и переход к вероятностным моделям 5. pLSA — документ как смесь тем 6. EM-алгоритм без боли 7. LDA и априоры Дирихле 8. Как оценивать качество тем 9. Word2Vec и распределительные представления 10. Sentence embeddings и BERT: семантика фраз и поиск

Следите за публикациями!

#AI_Bell #BellintegratorTeam #bellintegrator