Описание проекта
Зачем мы это делаем?
Большинство существующих векторизаторов и моделей машинного обучения, предназначенных для преобразования текста в векторное представление, не адаптированы для работы с русским языком. Это создает препятствия для предприятий, которые сталкиваются с необходимостью обучения языковых моделей на наборе документов на русском языке.
Почему это проблема?
Недостаточное количество доступных инструментов и моделей машинного обучения, затрудняет разработку и обучение специализированных языковых моделей для предприятий, работающих с данными на русском языке.
Как это реализовать?
Конечная цель нашего векторизатора – это улучшить понимание и обработку текстовых данных компьютером. Для этого мы используем специальную технологию под названием word2vec.
Word2vec – это метод, который позволяет представить слова в виде числовых векторов, что помогает компьютеру лучше понимать смысл и связи между словами. Например, благодаря word2vec компьютер может понять, что слова "кошка" и "кот" связаны между собой, так как их векторы находятся близко друг к другу в многомерном пространстве.
Для создания векторизатора текста на основе word2vec мы используем специальные библиотеки и инструменты машинного обучения, такие как TensorFlow, PyTorch или Gensim. С их помощью мы обучаем модель на большом объеме текстовых данных, предоставленных заказчиком, чтобы компьютер мог быстро и эффективно обрабатывать и понимать тексты и ориентироваться в корпоративных документах.
Кому это нужно?
Проекты, реализованные на основе word2vec, обычно ориентированы на широкий круг специалистов и разработчиков в области обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP), машинного обучения, искусственного интеллекта и аналитики данных.
Мы уверены в успехе проекта и приглашаем вас стать его частью.
