В ноябре 2021 проходила конференция  EMNLP — одно из главных мероприятий для тех, кто занимается NLP. Хоть команде Домклик и не удалось провести отвязную неделю в Доминикане, я и мои коллеги смогли поучаствовать в конференции удалённо. Как рассказывают сами организаторы, претенденты на участие со всего мира весь 2021 год присылали свои статьи. Из 1500 полученных работ отобрали около 400, чтобы допущенные участники сделали десятиминутную видеопрезентацию. В итоге зрители в течение пяти дней непрерывно и концентрированно получают информацию о том, куда продвинулась наука обработки естественного языка.

Спектр тем огромен, просмотреть и понять все презентации тяжело физически. В этой статье мы подготовили для вас обзор работ только по распознаванию именованных сущностей (NER) и извлечению связей (RE).

Полтора килограмма термоядерного Тринидадского Скорпиона я в итоге собрал с одного куста на гидропонике.

У меня было много довольно странных хобби. Некоторые приводили к странным эффектам, вроде массового домашнего производства домашнего порошка для посудомойки. В список к этому странному ряду я решил добавить еще один пункт. Теперь я развлекаюсь еще и с гидропоникой. Причем эффект получился еще более адовый, чем я ожидал.

Тема чудовищно огромная, охватить ее за один пост вряд ли получится, поэтому я постараюсь ограничиться описанием принципа, почему это вообще работает и дать максимально исчерпывающий мануал, чтобы каждый смог из желудей и спичек повторить мой эксперимент. В самом начале будет много теории. Можете ее проскочить и сразу перейти к нужным покупкам, а вернуться к ней позже.

Сегодня в меню

1. Что такое гидропоника и почему она гораздо проще, чем почва с червячками
2. Никаких дорогих бутылочек. Мешаем компоненты по три рубля за ведро
3. Питание растения как алгоритм
4. Как быстро собрать прототип гидропонной установки
5. Что такое capsicum chinense и как выжить при дегустации

И снова здравствуйте! Часто ли вам в голову приходили идеи проектов, которые буквально мешали вам спать? То чувство, когда ты волнуешься, переживаешь и не можешь нормально работать над другими вещами. У меня такое бывает несколько раз в год. Какие-то идеи пропадают сами собой после углубления в тему и понимания, что извлечь пользу из такого начинания будет крайне сложно. Но есть такие идеи, развивая которые даже пару часов, захватывают меня настолько, что аж кушать не могу. Этот пост о том, как мне удалось воплотить одну из таких идей за пару вечеров после работы и не помереть с голоду. А ведь сама идея изначально звучало довольно амбициозно — PvP игра, в которой игроки соревнуются друг с другом, отвечая на вопросы.

Я поговорил с Михаилом Ларионовым, который сделал фантастическую карьеру от разработчика инди-игр в России до руководителя разработки платформы Facebook Messenger в Калифорнии. Теперь Миша делает свои продукты про то, что ему по душе — например, про развитие сообществ. Это седьмое в серии интервью с мастерами своего дела о продуктовом подходе, изменении поведения и предпринимательстве.

Вместо введения

Давным давно была первая часть, теперь настало время для второй части! Здесь затронем вопросы, связанные с теорией вероятностей.

Модель fastText — одно из самых эффективных векторных представлений слов для русского языка. Однако её прикладная польза страдает из-за внушительных (несколько гигабайт) размеров модели. В этой статье мы показываем, как можно уменьшить модель fastText с 2.7 гигабайт до 28 мегабайт, не слишком потеряв в её качестве (3-4%). Спойлер: квантизация и отбор признаков работают хорошо, а матричные разложения — не очень. Также мы публикуем пакет на Python для этого сжатия и примеры компактной модели для русских слов.

Python — особенный язык в плане итераций и их реализации, в этой статье мы подробно разберём устройство итерируемых объектов и пресловутого цикла for.

Особенности, с которыми вы часто можете столкнуться в повседневной деятельности

1. Использование генератора дважды

>>> numbers = [1,2,3,4,5]

>>> squared_numbers = (number**2 for number in numbers)

>>> list(squared_numbers)
[1, 4, 9, 16, 25]

>>> list(squared_numbers)
[]

Как мы видим в этом примере, использование переменной squared_numbers дважды, дало ожидаемый результат в первом случае, и, для людей незнакомых с Python в достаточной мере, неожиданный результат во втором.

2. Проверка вхождения элемента в генератор

Возьмём всё те же переменные:

>>> numbers = [1,2,3,4,5]
>>> squared_numbers = (number**2 for number in numbers)

А теперь, дважды проверим, входит ли элемент в последовательность:

>>> 4 in squared_numbers
True
>>> 4 in squared_numbers
False