Большие языковые модели — нейросети, способные порождать тексты на естественном языке, — обычно обучаются на текстах. Ключевое отличие обучения таких программ от обучения людей заключается в том, что люди овладевают языком, не прибегая к использованию таких колоссальных объемов однородных данных. При этом программы еще и допускают нелепые (с нашей точки зрения) ошибки. Один из альтернативных подходов — позволить машинам учиться так, как учатся ...
...Большие языковые модели — нейросети, способные...
Русская топонимика может показаться запутанной и нелогичной из-за многообразия вариантов написания. Например, почему Переславль-Залесский пишется через дефис, а Ростов Великий — раздельно? Разбираем сложные орфографические случаи и объясняем, с чем может быть связана разница.
...Русская топонимика может показаться запутанной и нелогичной...
...Раздельное написание топонимов Географические названия...
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...
Хорошую речь во всех функциональных стилях, безусловно, могут продуцировать носители элитарной речевой культуры, поскольку они обладают истинным мастерством владения языком, всем его богатством при соблюдении всех правил и ограничений. К сожалению, чаще мы наблюдаем речь не носителей элитарной речевой культуры, а речь носителей среднелитературной речевой культуры, к которой принадлежит большинство лиц с высшим (даже специальным филологическим) образованием.
...Хорошую речь во всех функциональных стилях, безусловно...
...Среднелитературная речевая культура, напомним, отличается...
