6 букв. Ответы для кроссворда.
Извлекаем суть новости. Опыт Яндекса
Совершенно необязательно использовать для этого нейросетевые модели, подойдёт и старый-добрый TF-IDF , только он будет хуже определять похожие предложения. Основная причина, почему мы делаем именно так — высокая производительность DSSM Яндекса: более тяжёлые с точки зрения процессорного времени модели мы пока не можем себе позволить из-за большого потока документов. Когда мы добавим в эту часть сервиса побольше GPU, это снизит ограничения в производительности, и можно будет использовать трансформеры. Для каждой пары предложений из разных документов считаем, насколько они похожи друг на друга.
Для разных предложений из одного документа считаем, что они заведомо отличаются. Запускаем на полученной двумерной матрице сходства алгоритм иерархической кластеризации со склейкой по среднему например, такой с подобранной по ручной разметке границей обрезки. На выходе получаем кластеры, состоящие из похожих друг на друга предложений.
Таким образом, один кластер равен примерно одной «смысловой единице» нашего сюжета. Пример кластера: Во время эксперимента выяснилось, что у животных, чьи тела размещены параллельно земле, более гибкие позвоночники. В рамках эксперимента было определено, что животные, у которых тела располагаются параллельно поверхности земли, имеют куда более гибкий позвоночник В процессе эволюции животные приобрели более гибкий позвоночник, который оптимален для длительного соприкосновения ступни с землей.
У животных же, имеющих тела, расположенные параллельно земле, позвоночник стал весьма гибким. Предполагаем, что самые важные элементы сюжета упоминали чаще, а значит, предложений в таких кластерах должно быть больше. Оставляем четыре самых крупных кластера с наибольшим количеством документов.
Сортируем оставшиеся четыре кластера по относительной медианной позиции составляющих их предложений в оригинальных документах. Это нужно для того, чтобы текст выглядел более связным. Фильтруем в кластерах предложения с местоимениями, которые непонятно к чему относятся с помощью текстового классификатора и регулярок.
Например, во фразе «Она назвала шесть пунктов, в которых высказана озабоченность в отношении производства на этом предприятии» непонятно, к кому относится «она» и о каком предприятии идёт речь. Выделяем предложение, которое будет представлять кластер в итоговой выжимке. Алгоритм ранжирования предложений внутри кластеров использует несколько параметров, основной из которых — средняя похожесть предложения на все остальные предложения кластера.
Получается, мы отдаём предпочтение предложению, эмбеддинг которого ближе всего к центру масс кластера. Это не единственный возможный критерий выбора, можно, например, для каждой точки брать медиану расстояний до остальных точек, чтобы уменьшить влияние огрехов кластеризации. В итоге получаем выжимку из четырёх предложений, каждое из которых встречается в одном из документов наших партнёров.
Метрики В Яндексе существует разделение на офлайн- и онлайн-метрики. А вот офлайн-метрики не требуют этих взаимодействий.
Интеллектуальный суммаризатор новостей будет состоять из следующих модулей: Бот, выполняющий функции агрегатора, Парсер текстов источников СМИ, Модуль суммаризации, Модуль определения общего настроения новости. Благодаря генерации аннотаций модулем суммаризации и определению общего настроения новостной статьи, пользователь сможет получать краткие выжимки из новостей, а также их эмоциональный окрасы.
Алгоритмом пользуются новостные агентства, вроде Associated Press и Yahoo News.
Полноценный запуск разработчики планируют в январе 2016 года. Чтобы получить доступ к сервису, необходимо оставить заявку здесь.
Буквальный перевод - краткое изложение, резюме. Краткие конспекты составляли еще древнеримские юристы, именно они и были авторами первого Дайджеста «Digesta» , который позднее сформировался в свод римского цивильного гражданского права. Сборники, издания краткой информации существовали и в России. В 17 их называли «курантами». Позднее, в 18 веке, «Коллегия иностранных дел» начала применять слово «экстракт», от латинского «extractum» - «извлеченное».
Под определением экстракта подразумевались не только обзоры европейской прессы, но и сжатые изложения других документов.
В Salesforce научились убирать «воду» из текстов при помощи нейросетей
| Сводка новостей за неделю — 5 букв сканворд | «Выжимка» Значение слова выжимка в русский языке с примерами использования. Синонимы слова выжимка и перевод слова выжимка на 25 языков. |
| ЖМЫХ ДНЯ! Выжимка ГОРЯЧИХ НОВОСТЕЙ за СЕГОДНЯ. - YouTube | Поиск по определению нарезка из новостей, поиск по маске *****, помощник кроссвордиста, разгадывание сканвордов и кроссвордов онлайн, словарь. |
| Значение слова «Выжимка» | Главные тезисы|Выжимки из книг. Слушать. |
| Facebook разрабатывает инструмент для создания "выжимки" из новостей - | Ее можно встретить и в газетах, и в сетевых онлайн изданиях, и в интернет-трансляциях. Зачастую в хронике не присутствует имя автора, поскольку это лишь выжимка из новостей. |
Facebook научит искусственный интеллект конспектировать новости
Facebook разрабатывает специальный сервис TL;DR, который будет делать выжимки из новостей, чтобы пользователям было удобнее их читать. В основе этой технологии. Facebook* разрабатывает сервис TLDR, способный автоматически делать краткие версии новостей. Нарезка из новостей — 5 букв. Ответы на кроссворд. Facebook разрабатывает специальный сервис TL;DR, который будет делать выжимки из новостей, чтобы пользователям было удобнее их читать. В основе этой технологии.
Facebook разрабатывает сервис TLDR для автоматического создания коротких версий новостей
| Телеграм стал площадкой для новостей | Нарезка из новостей 5 букв сканворд. Ответы на сканворды, кроссворды в одноклассниках. |
| Выжимка из новостей | Пикабу | сборник статей, вернее выжимок из новостей. |
Дайджест что это такое простыми словами примеры
Это не единственный возможный критерий выбора, можно, например, для каждой точки брать медиану расстояний до остальных точек, чтобы уменьшить влияние огрехов кластеризации. В итоге получаем выжимку из четырёх предложений, каждое из которых встречается в одном из документов наших партнёров. Метрики В Яндексе существует разделение на офлайн- и онлайн-метрики. А вот офлайн-метрики не требуют этих взаимодействий. По онлайн-метрикам дайджеста мы видим, что пользователям удобна новая функциональность: активность и время, проведённое на сервисе, увеличиваются. В качестве основных офлайн-метрик мы используем две разметки в Толоке.
Толока — это сервис краудсорсинга, который позволяет выдавать тысячам людей несложные задания. Первая разметка оценивает, хорошая или плохая получилась краткая выжимка, а вторая выявляет проблемы с отдельными фрагментами. Бинарную разметку мы регулярно снимаем с топовых сюжетов основных рубрик. Каждую выжимку размечает 10 человек. Если только 5 или 6 человек из 10 сказали, что с выжимкой всё в порядке, то мы ставим выжимке вердикт «не уверены».
Если 4 и меньше, то «плохая выжимка», а если 7 и больше, то «хорошая». На графике ниже красным цветом отмечена доля плохих выжимок, зелёным — доля хороших. Важно отметить, что вердикт «плохая выжимка» не гарантирует наличие серьёзных проблем, только очевидных. А они могут быть как мелкими, так и серьёзными. Такую разметку тяжело масштабировать.
Чтобы обойти это, мы построили BERT -классификатор, приближающий разметку. На каждое изменение алгоритма можно просто прогнать классификатор и получить примерный эффект от этого изменения. Это позволило нам перебрать гиперпараметры алгоритма и выбрать оптимальные с точки зрения этого классификатора, с последующей проверкой по разметке. По результатам ручного отсмотра плохих выжимок, мы выделили 4 основных категории ошибок представлены на картинке , а также отдельно захотели выделять фрагменты про предысторию события. Вторая разметка как раз нацелена на то, чтобы выяснить, какие из ошибок встречаются чаще.
Метки надо ставить отдельным фрагментам, но разметчикам доступна вся выжимка. Основной проблемой на данный момент являются дубли, то есть фрагменты повторяющие друг друга. Берутся они в основном из-за несовершенства эмбеддингов и кластеризации.
Facebook сообщил во время общего собрания сотрудников Facebook, что разрабатывает инструмент для обобщения новостных статей, пишет Buzzfeed News. Встреча, проходившая 15 декабря, была закрытой, но издание получило аудиозапись происходящего.
Шрифты, мокапы, статьи, видео и лучшие проекты за неделю. Не будем рассказывать, как крута и удобна наша рассылка. Убедись сам — vk.
К тому же бот будет включать в ответы статьи, доступные только подписчикам изданий, с именами авторов и ссылками на материалы.
Значение слова "выжимка" в словаре русский языка
Новостная лента. наука и технологии. ChatGPT расскажет о происходящем в мире выжимкой из новостей ведущих изданий. Смесь из новостей на определенную тему. Ответ из 5 букв. Статья автора «Граф Полиграф» в Дзене: Сбер и Альфа попали под санкции. Выбираем из этого самое полезное, делаем выжимку и упаковываем в журнал.
Краткая сводка новостей - 6 букв. Ответы для кроссворда
| Выжимки - слова из 5 букв - ответ на сканворд или кроссворд | 'Новости из уст сплетницы': ответы и похожие вопросы из кроссвордов и сканвордов. |
| Змей Горыныч покорил зрителей огненным обаянием и получил иммунитет // Новости НТВ | Новости. Подробно, смотреть онлайн, телеканал Культура, на Смотрим, в хорошем качестве. |
| Значение слова «выжимки» в 4 словарях | Выбираем из этого самое полезное, делаем выжимку и упаковываем в журнал. |
| Дайджест — что это такое | [В начало]. "Ассорти" из новостей. |
Что такое дайджест простыми словами?
Телеграмм канал «Выжимка». Умные алгоритмы Выжимки собирают важные новости из международных источников, переводят их и моментально присылают тебе в ленту. Итак, дайджест — это выжимка, экстракт из большого объема информации (книги, огромного числа статей по тематике, новостей, периодики и чего угодно другого). В фармацевтике выжимка растений используется для получения лекарственных экстрактов и травяных препаратов. Причем выжимка эта, как правило, отображает структуру информации изложенной в источнике. Иногда это просто список идей в том порядке, в котором они изложены в источнике.