Векторное представление слова в компьютерной лингвистике — это сопоставление слову из некоторого словаря числового вектора фиксированной длины, который отражает совместную встречаемость слова с другими словами в корпусе текстов. Каким образом такая модель передает важные семантические признаки слова? Какие у нее есть преимущества и ограничения? Грамота решила подступиться к этой теме с помощью компьютерного лингвиста Бориса Орехова. 

...Векторное представление слова в компьютерной лингвистике...

...Слово и его окружение Идея представления слова...

Ключевые слова в научных статьях, монографиях и других текстах нужны для того, чтобы потом по этим словам публикация могла быть отнесена к определенной теме и нашлась в поиске. Было бы удобно «вычислять» ключевые слова с помощью нейросетевых алгоритмов, которые автоматически прочитывают текст и определяют, о чем там идет речь. Сейчас подходы к определению ключевых слов в основном строятся на выделении их из текста. Однако в этом ...

...Ключевые слова в научных статьях, монографиях...

Любимые всеми книги и фильмы часто рассказывают захватывающие и необычные истории. Но и таким форматам, как рекламный ролик или пост в блоге, чтобы попасть в топы просмотров, необходимо чем-то зацепить пользователя. Сегодня авторы нередко обращаются к генеративным языковым моделям в поисках вдохновения. Но есть ли в этом польза? Может быть, правы скептики, и их массовое применение убьет творчество? Исследователи Анил Доши из Лондонского ...

...Любимые всеми книги и фильмы часто рассказывают...

Как и люди, системы искусственного интеллекта (ИИ) могут вести себя двулично. Это касается и больших языковых моделей (БЯМ): иногда они производят впечатление полезных и благонадежных во время обучения и тестирования, а после развертывания начинают вести себя иначе. Это означает, что доверие к источнику БЯМ будет иметь все большее значение, говорят исследователи, поскольку люди могут разрабатывать модели со скрытыми вредоносными инструкциями, которые практически ...

...Как и люди, системы искусственного интеллекта...

Большинство нейросетевых языковых моделей обучаются на огромных массивах данных — в основном англоязычных, так как текстов на этом языке больше всего. При этом модели — если их дообучить — вполне могут генерировать тексты на других языках и делать переводы на эти языки, несмотря на то, что данных на этих языках, пригодных для обучения моделей, значительно меньше. Языковым моделям удается обходить эти ограничения благодаря тому, что они используют ...

...Большинство нейросетевых языковых моделей обучаются...