Первую часть статьи об основах NLP можно прочитать здесь. А сегодня мы поговорим об одной из самых популярных задач NLP – извлечении именованных сущностей (Named-entity recognition, NER) – и разберем подробно архитектуры решений этой задачи.

Привет! Меня зовут Иван Смуров, и я возглавляю группу исследований в области NLP в компании ABBYY. О том, чем занимается наша группа, можно почитать здесь. Недавно я читал лекцию про Natural Language Processing (NLP) в Школе глубокого обучения – это кружок при Физтех-школе прикладной математики и информатики МФТИ для старшеклассников, интересующихся программированием и математикой. Возможно, тезисы моей лекции кому-то пригодятся, поэтому поделюсь ими с Хабром.

Поскольку за один раз все объять не получится, разделим статью на две части. Сегодня я расскажу о том, как нейросети (или глубокое обучение) используются в NLP. Во второй части статьи мы сконцентрируемся на одной из самых распространенных задач NLP — задаче извлечения именованных сущностей (Named-entity recognition, NER) и разберем подробно архитектуры ее решений.