Команда Silero представила практическое решение одной из самых сложных задач русского NLP — расстановки ударений и различения омографов.
Авторы разбирают, почему эта задача не сводится к простой классификации, как они собрали датасет и какие проблемы выявили в существующих моделях.
Что вы узнаете в статье:
▶️ Почему задача ударений и омографов до сих пор остаётся вызовом для ML-моделей;
▶️ Как был собран и размечен корпус из 122 млн предложений;
▶️ Какие ошибки допускают существующие библиотеки;
▶️ Как устроена и работает библиотека silero-stress;
▶️ Как подключить модель через PyPI или Torch Hub.
Интересный кейс о том, как применить машинное обучение к реальной языковой задаче и довести её до продакшена.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Data Scientist | Чат