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
"And that set off kind of a battle royale for control of the platform that Durov eventually lost," said Nathalie Maréchal of the Washington advocacy group Ranking Digital Rights. The regulator said it had received information that messages containing stock tips and other investment advice with respect to selected listed companies are being widely circulated through websites and social media platforms such as Telegram, Facebook, WhatsApp and Instagram. In the past, it was noticed that through bulk SMSes, investors were induced to invest in or purchase the stocks of certain listed companies. False news often spreads via public groups, or chats, with potentially fatal effects. Perpetrators of these scams will create a public group on Telegram to promote these investment packages that are usually accompanied by fake testimonies and sometimes advertised as being Shariah-compliant. Interested investors will be asked to directly message the representatives to begin investing in the various investment packages offered.
from us
