NLP під ключ: класифікація, видобування сутностей, аналіз тексту

Я створюю промислові рішення на базі обробки природної мови та перетворюю сирий, неструктурований текст у чисті структуровані дані, які можна запитувати й на основі яких можна приймати рішення. За останні роки я запустив класифікатори, екстрактори сутностей і рушії тональності для служб підтримки, юридичних відділів, маркетплейсів і систем медіамоніторингу, і я добре розумію різницю між демо, яке красиво виглядає на слайді, і конвеєром, який витримує реальний потік запитів. Коли ви приносите мені масив тікетів, договорів, відгуків або логів переписки, я починаю з питання про те, яке рішення цей текст повинен підтримувати, тому що саме ця постановка визначає все далі: набір міток, метрики й допустимий бюджет помилок.

Моя робота охоплює весь спектр завдань. Я обучаю й настроюю класифікацію тексту для маршрутизації, модерації й визначення намірів; видобуваю іменовані сутності — людей, організації, суми, дати й ваші галузеві терміни; вважаю тональність і емоції; готую абстрактні й екстрактивні резюме; настроюю тематичне моделювання й семантичний пошук, щоб команда шукала сенс, а не збіг слів. Там, де готова модель доводить вас майже до мети, я дообучаю її на ваших розмічених даних, калібрую порогові значення й передаю модель, яка говорить вашим словником, а не узагальненим.

Ви отримуєте не тільки ноутбук з кодом. Я передаю документований конвеєр, звіт про оцінку з чесними цифрами точності й повноти за кожним класом, готовий API або пакетне завдання для інтеграції й зрозумілі примітки про слабкі місця моделі, щоб у бою не було сюрпризів. Для мене важлива підтримуваність: відтворюване обучення, версіонування даних і хуки моніторингу, щоб дрейф помічався рано. Розкажіть про мови, обсяги й цільову точність — і я запропоную реалістичний план.

— Класифікація, маршрутизація й модерація тексту
— Видобування іменованих сутностей та власні таксономії
— Тональність, суммаризація, теми й семантичний пошук
— Дообучення мовних моделей на ваших даних