Записки на обоях - Teaching achievements

> Recent Entries
> Archive
> Friends
> User Info
> My Website

December 1st, 2016


Previous Entry Add to Memories Tell A Friend Next Entry
08:42 pm - Teaching achievements
Закончил читать свой первый полноценный курс по дистрибутивной семантике. Это был адский месяц, потому что всё нужно было делать почти с нуля, но я доволен.
До этого были только какие-то отдельные лекции, доклады и тьюториалы, несистемно. Теперь есть прямо целый курс, шесть лекций, семинары, mandatory reading, obligatory assignment, экзамен, вот это всё. Конечно, можно сделать и получше (и побольше), но зато вроде бы получилось донести практически bleeding edge: предсказательные модели на нейронных сетях (word2vec и компания) и все модные темы, связанные с ними. Можно сказать, прямо с конференций в classroom. Кажется, так и надо.

Читалось как половина сборного курса Language technological applications (в первой половине давали машинный перевод). Тут слайды лекций, списки литературы, задания и прочий syllabus (во второй половине страницы).

Курс в основном для магистрантов факультета информатики, обучающихся на программе “Язык и коммуникация” (компьютерная лингвистика, короче). Бэкграунд у них очень разный (как всегда на NLP-программах), но вроде интерес проявляют и более-менее справляются. Посмотрим как напишут экзамен.

P.S. Это ещё был и первый опыт систематического преподавания в европейском университете, что тоже довольно интересно.
P.P.S. Не упускаю случая ещё раз порекламировать наш семантический калькулятор RusVectōrēs с дистрибутивно-семантическими моделями для русского. Скоро планируем выкатить тонну новых фич.
Current Music: Nick Cave & The Bad Seeds - Red Right Hand

(21 comments | Leave a comment)

Comments:


[User Picture]
From:[info]wieiner_
Date:December 1st, 2016 - 10:42 pm
(Link)
крутые Вы там! добавляю в друзья!
From:(Anonymous)
Date:December 1st, 2016 - 10:42 pm
(Link)
прикольно

а с помощью этих штук можно "устанавливать авторство текста"?

или такая задача:
вбрасываем в группу людей несколько текстов, в эти тексты закладываем "маркеры"
потом смотрим речь людей этой группы, пытемся увидеть эти "маркеры", то есть какие тексты повлияли на их речь
[User Picture]
From:[info]tyumen_kender
Date:December 1st, 2016 - 10:45 pm
(Link)
Скажем так, это может помочь в задаче установления авторства. В комплексе с другими методами.
From:(Anonymous)
Date:December 1st, 2016 - 10:57 pm
(Link)
то есть в принципе и для второй задачи может быть полезно
спасибо, будем посмотреть
From:(Anonymous)
Date:December 1st, 2016 - 11:42 pm

no comments

(Link)
Семантические аналоги для культура (вычисленные на модели news)
мединский 0.435
минкультуры 0.428
культурный 0.425
журденов 0.410
минкульт 0.406
манилова 0.404
искусство 0.395
кинематография 0.389
культурно 0.379
наследие 0.379
[User Picture]
From:[info]tyumen_kender
Date:December 2nd, 2016 - 04:06 pm

Re: no comments

(Link)
Кто скажет что "мединский" плохой семантический ассоциат для "культуры" с точки зрения новостных текстов, тот пусть бросит в меня камень :)
From:(Anonymous)
Date:December 1st, 2016 - 11:45 pm
(Link)
Семантические аналоги для хохол (вычисленные на модели news)
кацап 0.480
ниггер 0.459
жид 0.390
ватник 0.383
быдло 0.374
матерный 0.365
америкос 0.363
бандеровец 0.362
малоросс 0.346
лексикон 0.342
[User Picture]
From:[info]tiphareth
Date:December 2nd, 2016 - 12:16 am
(Link)
особенно странно вот это

Семантические аналоги для ебать (вычисленные на модели news)

банкі 0.321
жинақ 0.308
ауытқу 0.307
банктердің 0.301
деңгейлі 0.292
қаулысымен 0.291
несие 0.289
туда 0.289
бағамының 0.288
қордан 0.287

причем для "жид" она вполне адекватно находит
[User Picture]
From:[info]tiphareth
Date:December 2nd, 2016 - 12:44 am
(Link)
а если посмотреть все 4 базы, получается так


НКРЯ и русская Wikipedia

перемать 0.408
ебеный 0.399
переебывать 0.362
перетака 0.336
едривать 0.299
едри 0.291
кузькин 0.291
чортовый 0.290
жидяра 0.289
хуй 0.279

НКРЯ

перемать 0.493
ебеный 0.475
пиздить 0.465
перетака 0.464
едри 0.439
блядь 0.431
трясця 0.408
ебаный 0.404
распречестный 0.402
ебаться 0.397

Веб-корпус

выебывать 0.802
трахнуть 0.771
трахать 0.764
ебаться 0.739
трахаться 0.697
телка 0.696
дрочить 0.692
ебля 0.677
жопа 0.671
сосать 0.648

Новостной корпус

банкі 0.321
жинақ 0.308
ауытқу 0.307
банктердің 0.301
деңгейлі 0.292
қаулысымен 0.291
несие 0.289
туда 0.289
бағамының 0.288
қордан 0.287

* * *

занятно, что при добавлении Википедии к НКРЯ вылезает слово "жидяра",
которого в НКРЯ нет
From:(Anonymous)
Date:December 2nd, 2016 - 01:08 am
(Link)
в чисто НКРЯ сходство даже выше, чем в википедии
просто в top не попало

Пары слов Косинусная близость
(НКРЯ)
ебать жидяра 0.318
[User Picture]
From:[info]tyumen_kender
Date:December 2nd, 2016 - 04:12 pm
(Link)
Сравнивать косинусные близости между двумя разными моделями напрямую бессмысленно, они же (модели) не детерминированные.
Сравнивать списки ближайших ассоциатов гораздо полезнее.
From:(Anonymous)
Date:December 2nd, 2016 - 04:54 pm
(Link)
Тут как раз интересно, что в списках ассоциатов для одного слова в разных моделях раличный средний показатель сходства.
[User Picture]
From:[info]tyumen_kender
Date:December 2nd, 2016 - 05:10 pm
(Link)
Плотность семантического пространства разная, да.
Может ничего не значить и быть просто следствием стохастической природы обучения моделей, а может быть системным свойством разных корпусов.
Нужно изучать.
From:(Anonymous)
Date:December 2nd, 2016 - 12:49 am
(Link)
из казахских новостей надёргали, бггг, еншілес банкі
[User Picture]
From:[info]tyumen_kender
Date:December 2nd, 2016 - 04:08 pm
(Link)
Ничего странного же. Как ты думаешь, часто в новостных текстах встречается слово "ебать"? Нечасто. Так что и ассоциаты у него мусорные.
А казахские слова попадаются, потому что в нашем новостном корпусе есть какое-то количество казахских новостей. Мы как раз сейчас работаем над тем, чтобы отфильтровать все, что не русский.
[User Picture]
From:[info]tiphareth
Date:December 2nd, 2016 - 04:28 pm
(Link)
слово жид тоже по идее не должно встречаться, а оно есть
[User Picture]
From:[info]tyumen_kender
Date:December 2nd, 2016 - 04:44 pm
(Link)
Частотность на 2013-2015 годы:
2169 жид_S
288 ебать_V

В десять раз чаще употребляется в новостях.
From:(Anonymous)
Date:December 2nd, 2016 - 04:51 pm
(Link)
Комментарии пользователй новостных сайтов тоже используются? Или только тексты новостей?
[User Picture]
From:[info]tyumen_kender
Date:December 2nd, 2016 - 05:09 pm
(Link)
По идее только тексты. Но конечно могло что-то по мелочи и из комментариев пролезть.
Часть "жидов" - это Андре Жид, кстати.
From:(Anonymous)
Date:December 2nd, 2016 - 08:04 am
(Link)
Это всё очень хорошо!
Отдельное спасибо за материалы!
From:(Anonymous)
Date:December 2nd, 2016 - 01:37 pm
(Link)
Очень интересно! Спасибо!
p.s. а лукетмиша идёт на хуй

> Go to Top
LJ.Rossia.org