Обучаемая NER модель для русских

На сколько я знаю, тут не очень много нужных тебе специалистов, поэтому иди в #nlp канал в слаке ods.ai

А для тех, кто хочет писать умных ботов для игр на нейронках - куда идти? :-)

На филфак?

Попробуй начать со Standford NER, хоть и монструозно, но работу делает и на проде крутится.

Кроме того, есть модный spacy.io.

С какими «несколькими» библиотеками ты знаком? Чем они больше-меньше тебе подходят? Какие именно тебе сущности нужно парсить?

С NER сложно попасть прямо в цель, как и в большинстве случаев - берешь более-менее стабильное и допиливаешь под себя.

На факультет киберспорта? Но ботом на выходе будешь ты сам :-)

Какое-то закрытое комьюнити. Туда еще попасть надо

А spacy не монструозный?

По поводу Stanford NER, разработчики сами пишут, что для кастомного обучения это не годится

С какими «несколькими» библиотеками ты знаком?

sklearn-crfsuite, Rasa, MITIE, spacy, flair

Знаком очень поверхностно. Поэтому и спрашиваю, на чем остановиться.

Какие именно тебе сущности нужно парсить?

Название дисциплины в университете, например

качественно размеченный датасет, Elmo эмбеддинги, bilstm как baseline. На medium куча примеров на keras

Spacy имхо норм, API тоже приятное.

Хз что там пишут разработчики Standford NER, но он работает неплохо и достаточно давно развивается, поэтому собственно его и взяли на прод.

У тебя названий дисциплин в универе так дофига?

Имхо ты микроскопом гвозди собрался забивать, тут просто регулярками будет и быстрее и точнее решить.

Если еще и расписание по определенному формату (скорее всего так), то еще проще.

NER тут совсем не нужен.

Если нужно на русском, грязно и быстро, то попользуй Наташу (https://github.com/natasha/natasha).

Наташа же не обучается? Мне кроме имени нужны более специфические сущности

Что значит не обучается?

Там кто-то код закрыл?

• Отправляешь заявку
• заявку одобряют
• ???
• PROFIT

• отправил заявку
• ничего не происходит
• ???
• FAILURE

Хотелось бы интерфейса, конечно. Или документации по этому поводу

заявки руками разбирают чтобы совсем уж тупых HR'ов отсеивать, иногда народ недели по 2 ждет

Natasha — библиотека для поиска и извлечения именованных сущностей (Named-entity recognition) из текстов на русском языке. В библиотеке собраны грамматики и словари для парсера Yargy.

Как писать свои парсеры описано тут - https://yargy.readthedocs.io/ru/latest/

Какие ещё доки тебе нужны?

Уже нашел, спасибо. Буду пробовать