От меня не требовалось программировать для продакшена, а только улучшать работу отдела лингвистики. Мне казалось это легкой и недостаточно продвинутой работой, по сравнению с тем, что я делала в магистратуре и затем в аспирантуре, но я все равно многому научилась. Вот что это было.
Pandas. Я уже знала кое-что базовое про таблицы и pandas, и решила применить эти знания. Анализ ошибок распознавания и маршрутизации звонков происходил в экселе, вручную, что приводило к большому количеству опечаток, проблемам с кодировкой и тому подобное. Из текстовых логов я делала таблицы CSV, лингвисты напрямую открывали их в экселе, кодировка ломалась, и так каждый раз. Я посмотрела на все это и написала скрипты на питоне, которые читали эти таблицы, исправляли кодировку, считали статистику (точность, полноту и тд.) и показывали, в каких местах есть опечатки, неправильные колонки, пустые ячейки. Все, что можно было исправить автоматически, исправлялось, остальное просто выводилось на экран. Таким образом я быстро стала богиней таблиц. Pandas - это лучшее изобретение для обработки таблиц в питоне. Pandas + Spyder - это любовь и я не представляю, что может быть удобнее и стабильнее.
CLI (command line interface). Чтобы остальные лингвисты могли использовать эти скрипты, мне пришлось освоить написание интерфейсов для командной строки и библиотеку argparse.
Работа с файлами в питоне. При работе с логами требовалось копировать файлы, выбирать нужные в разных папках разной структуры, форматировать, переименовывать и удалять. Все это было сделано на баш-скриптах, и я написала что-то подобное, только на питоне. Что было намного более понятно и поддавалось контролю, в отличие от.
Я также научилась устанавливать и настраивать Nuance, если компании нужно было только распознавание речи, без звонков. Весь пользовательский интерфейс был через CLI. Мне пришлось освоить командную строку в виндоус и Red Hat, а также YAML. Я прошла курс по Нюансу, и у меня даже есть сертификат. Я сертифицированный устанавливатель Нюанса.
Я написала скрипты, чтобы считать word error rate для распознавания речи.
API Google Translate. Для создания корпуса на каталанском я предложила использовать перевод с испанского. Этот перевод сперва хотели поручать каталанскому офису, они же знают два языка, пусть переводят. Я говорю: ведь если мы переведем тексты автоматически, тем более что пара испанский-каталан несложная, а работники только проверят, что все правильно и где неправильно, исправят, это сократит время работы.
От меня не требовалось программировать для продакшена, а только улучшать работу отдела лингвистики. Мне казалось это легкой и недостаточно продвинутой работой, по сравнению с тем, что я делала в магистратуре и затем в аспирантуре, но я все равно многому научилась. Вот что это было.
Pandas. Я уже знала кое-что базовое про таблицы и pandas, и решила применить эти знания. Анализ ошибок распознавания и маршрутизации звонков происходил в экселе, вручную, что приводило к большому количеству опечаток, проблемам с кодировкой и тому подобное. Из текстовых логов я делала таблицы CSV, лингвисты напрямую открывали их в экселе, кодировка ломалась, и так каждый раз. Я посмотрела на все это и написала скрипты на питоне, которые читали эти таблицы, исправляли кодировку, считали статистику (точность, полноту и тд.) и показывали, в каких местах есть опечатки, неправильные колонки, пустые ячейки. Все, что можно было исправить автоматически, исправлялось, остальное просто выводилось на экран. Таким образом я быстро стала богиней таблиц. Pandas - это лучшее изобретение для обработки таблиц в питоне. Pandas + Spyder - это любовь и я не представляю, что может быть удобнее и стабильнее.
CLI (command line interface). Чтобы остальные лингвисты могли использовать эти скрипты, мне пришлось освоить написание интерфейсов для командной строки и библиотеку argparse.
Работа с файлами в питоне. При работе с логами требовалось копировать файлы, выбирать нужные в разных папках разной структуры, форматировать, переименовывать и удалять. Все это было сделано на баш-скриптах, и я написала что-то подобное, только на питоне. Что было намного более понятно и поддавалось контролю, в отличие от.
Я также научилась устанавливать и настраивать Nuance, если компании нужно было только распознавание речи, без звонков. Весь пользовательский интерфейс был через CLI. Мне пришлось освоить командную строку в виндоус и Red Hat, а также YAML. Я прошла курс по Нюансу, и у меня даже есть сертификат. Я сертифицированный устанавливатель Нюанса.
Я написала скрипты, чтобы считать word error rate для распознавания речи.
API Google Translate. Для создания корпуса на каталанском я предложила использовать перевод с испанского. Этот перевод сперва хотели поручать каталанскому офису, они же знают два языка, пусть переводят. Я говорю: ведь если мы переведем тексты автоматически, тем более что пара испанский-каталан несложная, а работники только проверят, что все правильно и где неправильно, исправят, это сократит время работы.
BY NLP Master
Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260
Unlike Silicon Valley giants such as Facebook and Twitter, which run very public anti-disinformation programs, Brooking said: "Telegram is famously lax or absent in its content moderation policy." If you initiate a Secret Chat, however, then these communications are end-to-end encrypted and are tied to the device you are using. That means it’s less convenient to access them across multiple platforms, but you are at far less risk of snooping. Back in the day, Secret Chats received some praise from the EFF, but the fact that its standard system isn’t as secure earned it some criticism. If you’re looking for something that is considered more reliable by privacy advocates, then Signal is the EFF’s preferred platform, although that too is not without some caveats. "The result is on this photo: fiery 'greetings' to the invaders," the Security Service of Ukraine wrote alongside a photo showing several military vehicles among plumes of black smoke. The Dow Jones Industrial Average fell 230 points, or 0.7%. Meanwhile, the S&P 500 and the Nasdaq Composite dropped 1.3% and 2.2%, respectively. All three indexes began the day with gains before selling off. The original Telegram channel has expanded into a web of accounts for different locations, including specific pages made for individual Russian cities. There's also an English-language website, which states it is owned by the people who run the Telegram channels.
from us
