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
Meanwhile, a completely redesigned attachment menu appears when sending multiple photos or vides. Users can tap "X selected" (X being the number of items) at the top of the panel to preview how the album will look in the chat when it's sent, as well as rearrange or remove selected media. Anastasia Vlasova/Getty Images These entities are reportedly operating nine Telegram channels with more than five million subscribers to whom they were making recommendations on selected listed scrips. Such recommendations induced the investors to deal in the said scrips, thereby creating artificial volume and price rise. "He has to start being more proactive and to find a real solution to this situation, not stay in standby without interfering. It's a very irresponsible position from the owner of Telegram," she said. In a message on his Telegram channel recently recounting the episode, Durov wrote: "I lost my company and my home, but would do it again – without hesitation."
from cn
