>>1.00<<>>1.00<<Видео проигрыватель загружается.Воспроизвести видеоВоспроизвестиБез звукаТекущее время 0:00/Продолжительность 2:35Загрузка: 0.00%0:00Тип потока ОНЛАЙНSeek to live, currently behind liveОНЛАЙНОставшееся время -2:35 1xСкорость воспроизведения2x1.75x1.5x1.25x1x, выбрано0.75x0.5xГлавыГлавыОписанияОтключить описания, выбраноСубтитрынастройки субтитров, откроется диалог настройки субтитровСубтитры выкл., выбраноЗвуковая дорожкаPicture-in-PictureПолноэкранный режимThis is a modal window.Начало диалоговго окна. Кнопка Escape закроет или отменит окноТекстColorБелыйЧерныйКрасныйЗеленыйСинийЖелтыйПурпурныйГолубойTransparencyПрозрачностьПолупрозрачныйФонColorЧерныйБелыйКрасныйЗеленыйСинийЖелтыйПурпурныйГолубойTransparencyПрозрачностьПолупрозрачныйПрозрачныйОкноColorЧерныйБелыйКрасныйЗеленыйСинийЖелтыйПурпурныйГолубойTransparencyПрозрачныйПолупрозрачныйПрозрачностьРазмер шрифта50%75%100%125%150%175%200%300%400%Стиль края текстаНичегоПоднятыйПониженныйОдинаковыйТеньШрифтПропорциональный без засечекМоноширинный без засечекПропорциональный с засечкамиМоноширинный с засечкамиСлучайныйПисьменныйМалые прописныеСбросить сбросить все найстройки по умолчаниюГотовоЗакрыть модальное окноКонец диалогового окна.
После выполнения всех предыдущих шагов, как правило, появляется возможность выполнить первую более-менее прикладную задачу: извлечь именованные сущности. Рассмотрим такое вот предложение для примера. В рамках задачи извлечения именованных сущностей, необходимо для каждого словосочетания или короткой последовательности токенов, установить класс. Например, "организация" — у нас и здесь две организации: "Рога и копыта" и "Хвосты и лапы". Другой класс именованной сущности — это имя человека. У нас здесь есть "Василий Петров". Могут быть географические наименования и ещё множество разных вариантов. Самый простой метод — словарный. Он позволяет достаточно надёжно выделить широко известные и при этом уникальные имена, такие как "Samsung" или "Сбербанк". Эти слова не имеют других смыслов или функции, кроме обозначения данных конкретных организаций. Для некоторых типов сущностей (например, адрес электронной почты или номер телефона) хорошо подходят регулярные выражения. Однако на практике для повышения точности, то есть уменьшения количества ложноположительных предсказаний, необходимо применять вероятностные модели. Сначала по словарю или с помощью регулярных выражений выделяем какой-то набор кандидатов, а затем мы применяем вероятностную модель, чтобы выбрать наиболее подходящее сочетание классов для каждого токена. Нейросети позволяют объединить все эти подходы в один алгоритм, все шаги которого настраиваются совместно с помощью методов оптимизации. Теперь мы можем выполнить синтаксический анализ, результатом которого является, например, дерево зависимостей. В дереве зависимостей для каждого токена указана ссылка на его предка. Дерево зависимостей может выглядеть, например, так. Самый распространённый подход для синтаксического анализа сейчас — это хорошо известные классические алгоритмы класса "сдвиг-свёртка", которые используются для синтаксического анализа не только естественных языков, но и языков программирования. Однако существенное отличие в их вариантах для естественных языков заключается в том, что для принятия решений внутри анализатора используются обучаемые классификаторы, которые могут быть как линейными моделями, так и нейросетями. Именно так работают одни из лучших известных сейчас реализаций синтаксических анализаторов — MaltParser или SyntaxNet.