Компания рассчитывает, что созданные алгоритмами выжимки упростят чтение новостей и писем от клиентов. Распечатки новостной ленты в редакции The New York Times, 1942 год. Нарезка из новостей, 5 букв, на О начинается, на Р заканчивается. Ответ на сканворд.
Значение слова «Выжимка»
Андрей Тандур Очень. Очень качественная выжимка самой сути. Особенно понравилась схема написания книги. Получить настолько простой метод я не ожидал. Выжимка свекловицы прессами употребляется большею... Владимир Петрович Бернаснев, 1843 8 SharePoint 2010 в простых картинках The idea for writing this book arose after gaining extensive experience working with web portals on SharePoint for different companies, ranging from two to five thousand employees.
Это не единственный подходящий способ мультидокументного реферирования, тот же LexRank вполне применим для нескольких документов. Сразу оговоримся, что идея мультидокументного реферирования через кластеризацию предложений не нова. Существует много статей про этот метод: например, эта и эта. От них наш алгоритм отличается прежде всего способом подсчёта расстояний между предложениями. В общих чертах алгоритм устроен так: Разбиваем каждый документ на предложения. Основными объектами нашей выжимки как раз будут эти предложения. Для каждого предложения всех документов считаем эмбеддинг — числовое представление информации, которая содержится в предложении.
Совершенно необязательно использовать для этого нейросетевые модели, подойдёт и старый-добрый TF-IDF , только он будет хуже определять похожие предложения. Основная причина, почему мы делаем именно так — высокая производительность DSSM Яндекса: более тяжёлые с точки зрения процессорного времени модели мы пока не можем себе позволить из-за большого потока документов. Когда мы добавим в эту часть сервиса побольше GPU, это снизит ограничения в производительности, и можно будет использовать трансформеры. Для каждой пары предложений из разных документов считаем, насколько они похожи друг на друга. Для разных предложений из одного документа считаем, что они заведомо отличаются. Запускаем на полученной двумерной матрице сходства алгоритм иерархической кластеризации со склейкой по среднему например, такой с подобранной по ручной разметке границей обрезки. На выходе получаем кластеры, состоящие из похожих друг на друга предложений.
Таким образом, один кластер равен примерно одной «смысловой единице» нашего сюжета. Пример кластера: Во время эксперимента выяснилось, что у животных, чьи тела размещены параллельно земле, более гибкие позвоночники. В рамках эксперимента было определено, что животные, у которых тела располагаются параллельно поверхности земли, имеют куда более гибкий позвоночник В процессе эволюции животные приобрели более гибкий позвоночник, который оптимален для длительного соприкосновения ступни с землей. У животных же, имеющих тела, расположенные параллельно земле, позвоночник стал весьма гибким. Предполагаем, что самые важные элементы сюжета упоминали чаще, а значит, предложений в таких кластерах должно быть больше. Оставляем четыре самых крупных кластера с наибольшим количеством документов. Сортируем оставшиеся четыре кластера по относительной медианной позиции составляющих их предложений в оригинальных документах.
Это нужно для того, чтобы текст выглядел более связным. Фильтруем в кластерах предложения с местоимениями, которые непонятно к чему относятся с помощью текстового классификатора и регулярок. Например, во фразе «Она назвала шесть пунктов, в которых высказана озабоченность в отношении производства на этом предприятии» непонятно, к кому относится «она» и о каком предприятии идёт речь.
Убедись сам — vk. Рассылка PSD — фабрика цифрового контента, где можно вдохновиться лучшими творческими проектами, бесплатно прокачать свой скилл и получить независимую оценку своей работы.
Каждый четверг у нас денькритики psdeu.
Сервис анонсировали во время общего собрания сотрудников Facebook. В числе других разработок, о которых было объявлено на собрании, сообщается о соцсети для виртуальных аватаров Horizon, универсальный переводчик и датчик для считывания команд с мозга.
Извлекаем суть новости. Опыт Яндекса
19, сохранений - 0. Присоединяйтесь к обсуждению или опубликуйте свой пост! Ливанское шиитское движение «Хезболлах» за минувшие сутки нанесло удары по 10 позициям израильской армии, передает РИА Новости. Нарезка из новостей, 5 букв — кроссворд или сканворд ответ, первая буква О, последняя буква Р, слово подходящее под определение.
Е Ж Е Н Е Д Е Л Ь Н И К
«Мягкая» новость • Тенденция: грани стираются; о политических событиях сообщают в стиле «мягких». Нарезка из новостей 5 букв сканворд. Ответы на сканворды, кроссворды в одноклассниках. Telegram канал "Выжимка" из категории "Новости и СМИ".
Wordsmith — сервис «выжимок» новостей
Ливанское шиитское движение «Хезболлах» за минувшие сутки нанесло удары по 10 позициям израильской армии, передает РИА Новости. Также в дайджесте содержится выжимка основных мыслей, что упрощает усвоение. Станьте спонсором канала, и вы получите доступ к эксклюзивным бонусам. Это своеобразная сводка новостей, которую можно встретить и в интернете и в печатных изданиях. Главные тезисы|Выжимки из книг. Слушать.
Мягкая новость Мягкая новость лиды мягких новостей
Нарезка из новостей 5 букв сканворд. Ответы на сканворды, кроссворды в одноклассниках. о, последняя - р). ВЫЖИМКА, остаток, получаемый после отжатия сока из винограда, виноградной мезги или ягод и плодов. Нарезка из новостей, 5 букв — кроссворд или сканворд ответ, первая буква О, последняя буква Р, слово подходящее под определение. Новость будет представлена в виде маркированного списка. Facebook разрабатывает сервис TLDR, который сможет автоматически делать краткие версии новостей, сообщает BuzzFeed News со ссылкой на внутреннюю презентацию.
Значение слова «Выжимка»
От них наш алгоритм отличается прежде всего способом подсчёта расстояний между предложениями. В общих чертах алгоритм устроен так: Разбиваем каждый документ на предложения. Основными объектами нашей выжимки как раз будут эти предложения. Для каждого предложения всех документов считаем эмбеддинг — числовое представление информации, которая содержится в предложении. Совершенно необязательно использовать для этого нейросетевые модели, подойдёт и старый-добрый TF-IDF , только он будет хуже определять похожие предложения. Основная причина, почему мы делаем именно так — высокая производительность DSSM Яндекса: более тяжёлые с точки зрения процессорного времени модели мы пока не можем себе позволить из-за большого потока документов. Когда мы добавим в эту часть сервиса побольше GPU, это снизит ограничения в производительности, и можно будет использовать трансформеры. Для каждой пары предложений из разных документов считаем, насколько они похожи друг на друга. Для разных предложений из одного документа считаем, что они заведомо отличаются. Запускаем на полученной двумерной матрице сходства алгоритм иерархической кластеризации со склейкой по среднему например, такой с подобранной по ручной разметке границей обрезки. На выходе получаем кластеры, состоящие из похожих друг на друга предложений.
Таким образом, один кластер равен примерно одной «смысловой единице» нашего сюжета. Пример кластера: Во время эксперимента выяснилось, что у животных, чьи тела размещены параллельно земле, более гибкие позвоночники. В рамках эксперимента было определено, что животные, у которых тела располагаются параллельно поверхности земли, имеют куда более гибкий позвоночник В процессе эволюции животные приобрели более гибкий позвоночник, который оптимален для длительного соприкосновения ступни с землей. У животных же, имеющих тела, расположенные параллельно земле, позвоночник стал весьма гибким. Предполагаем, что самые важные элементы сюжета упоминали чаще, а значит, предложений в таких кластерах должно быть больше. Оставляем четыре самых крупных кластера с наибольшим количеством документов. Сортируем оставшиеся четыре кластера по относительной медианной позиции составляющих их предложений в оригинальных документах. Это нужно для того, чтобы текст выглядел более связным. Фильтруем в кластерах предложения с местоимениями, которые непонятно к чему относятся с помощью текстового классификатора и регулярок. Например, во фразе «Она назвала шесть пунктов, в которых высказана озабоченность в отношении производства на этом предприятии» непонятно, к кому относится «она» и о каком предприятии идёт речь.
Выделяем предложение, которое будет представлять кластер в итоговой выжимке. Алгоритм ранжирования предложений внутри кластеров использует несколько параметров, основной из которых — средняя похожесть предложения на все остальные предложения кластера. Получается, мы отдаём предпочтение предложению, эмбеддинг которого ближе всего к центру масс кластера.
Андрей Тандур Очень. Очень качественная выжимка самой сути. Особенно понравилась схема написания книги. Получить настолько простой метод я не ожидал. Выжимка свекловицы прессами употребляется большею...
Владимир Петрович Бернаснев, 1843 8 SharePoint 2010 в простых картинках The idea for writing this book arose after gaining extensive experience working with web portals on SharePoint for different companies, ranging from two to five thousand employees.
Facebook занялась разработкой сервиса для «выжимки» новостей Статьи редакции Новость будет представлена в виде маркированного списка. Facebook сообщил во время общего собрания сотрудников Facebook, что разрабатывает инструмент для обобщения новостных статей, пишет Buzzfeed News.
Любой желающий может участвовать и получить фидбек о своей работе, нужно лишь подать проект согласно правилам. Полезные видео, статьи, обзоры и т.
Выжимка из финансовых новостей!🔥
В начале 2000-х годов такие сведения были представлены в проекте свода правил русского правописания, который разрабатывался в Институте русского языка им. Виноградова РАН. Для того чтобы проследить различия между современной орфографической нормой а также современной практикой письма и нормой середины прошлого века, можно просто сопоставить тексты современного академического справочника "Правила русского правописания" и свода правил, вышедшего в 1956 году.
Пользователь сам создаёт и редактирует шаблоны из слов, фраз и секций. В полученную заготовку достаточно ввести данные характеристики смартфона, квартальные отчёты и Wordsmith создаст из них готовый текст.
Алгоритмом пользуются новостные агентства, вроде Associated Press и Yahoo News. Полноценный запуск разработчики планируют в январе 2016 года.
Очень качественная выжимка самой сути. Особенно понравилась схема написания книги. Получить настолько простой метод я не ожидал. Выжимка свекловицы прессами употребляется большею... Владимир Петрович Бернаснев, 1843 8 SharePoint 2010 в простых картинках The idea for writing this book arose after gaining extensive experience working with web portals on SharePoint for different companies, ranging from two to five thousand employees.
Репортаж с выставки «День инноваций … На выставку попадает выжимка из всего самого лучшего и интересного, что могут дать государственные и частные структуры, и что может быть...
Например, я часто встречаю подобные передачи по радио, иногда по телевизору и гораздо чаще в интернете. К последним, наверное, можно отнести сайты подобные ИноПресса и ИноТв, где собраны наиболее резонансные публикации иностранной прессы и ТВ-передачи, переведенные на русский язык с указанием ссылок на оригиналы. Новостные дайджесты — например, важнейшие события недели и т. Тут примеров море, хотя бы те же Яндекс Новости. Видео — сейчас на Ютубе полно каналов, которые можно отнести к этому жанру. Тематики, конечно же, очень разные, но суть остается прежней — краткие изложение выжимки из чего-то более масштабного игр, книг, сайтов, фильмов, других ютуб-каналов и т.
Сборники аннотаций к книгам — я когда учился в школе, то очень часто пользовался подобными дайджестами хотя и не знал, что они так называются , когда не хотелось читать огромные фолианты, но требовалось либо написать реферат, либо быстро понять о чем идет речь в книге типа экстракта «Войны и мира» на пяти десятках страниц. Плюсы и минусы дайджестов Они безусловно экономят нам время и позволяют охватить гораздо больший объем информации, что особенно важно в наш компьютерный век. Сейчас полно мобильных приложений, предлагающих пробежаться «галопом по европам» и держать руку на пульсе буквально всего. С другой стороны, краткое изложение — это не есть источник. По сути, вы начинаете видеть все так, как это видит составитель дайджеста. При этом к «доступному изложению» информации довольно быстро привыкаешь и перестаешь по сути думать. Это как питаться все время пережеванной кем-то кашицей и утратить навык потреблять нормальную пишу.
Согласитесь, что прочитать «Войну и Мир» — это не то же самое, что прочитать ее краткое изложение. Собственно, и в остальной области применения дайджестов это утверждение тоже будет справедливо.
Телеграм стал площадкой для новостей
Причем выжимка эта, как правило, отображает структуру информации изложенной в источнике. Иногда это просто список идей в том порядке, в котором они изложены в источнике. Дайджест — это сводка новостей или информации, собранная из различных источников и представленных в сжатом и удобном формате. новости, сатира, юмор (28104209) на RUTUBE. Здесь вы можете посмотреть онлайн все 4 видео в хорошем качестве без регистрации и совершенно.
Значение слова выжимки: что это такое?
| Значение слова «выжимка» | Кратко ознакомится можно с выжимкой, полезной для Строителей. |
| Смесь из новостей на определенную тему | Facebook разрабатывает сервис TLDR, способный автоматически делать краткие версии новостей. Сервис с помощью искусственного интеллекта будет выделять ключевые положения. |
Краткая сводка новостей
Достаточно подписаться на нужные СМИ и ежесекундно быть в теме. Для этого нужно в строке поиска найти нужное СМИ или просто вбить слово "новости" и выбрать понравившиеся каналы. Однако, в Телеграм за редким исключением можно встретить длинные статьи и лонгриды. Обычно это короткая завлекающая выжимка из новости, которая сопровождается ссылкой на полный текст статьи. Это нужно для того, чтобы аудитория переходила на сайт повышая процент читаемости. Подача у каждого СМИ разная. У традиционных СМИ подача более сдержанная, а у развлекательных наполнена различными видео, смайликами.
Одна из первых работ на эту тему — статья Ханса Петера Луна 1958 года. Задача мультидокументного реферирования тоже достаточно стара.
Её основное отличие от обычного реферирования — на вход алгоритму подают не один, а несколько документов. В Яндекс. Новостях мы реферируем сюжет, то есть коллекцию документов об одном и том же событии. На выходе хотим получить краткую выжимку самых важных подробностей из этих документов. Важно, что Новости не пишут собственные тексты, даже автоматически: у нас нет своей редакции, все материалы, которые мы используем, получаем от изданий-партнёров. То есть в готовую выжимку обязательно должны попасть текстовые фрагменты из документов на входе. Это отметает все абстрагирующие методы, которые могут писать новые тексты, в том числе и YaLM. Выжимки бывают разных форматов: они могут отличаться размером и числом фрагментов.
После экспериментов мы остановились на 4 предложениях. Выжимки большего размера, как и фрагменты больше предложения, пользователи воспринимают тяжело. Это не могло работать на сервисе в такой постановке. Во-первых, такие алгоритмы никак не могут учитывать важность фрагментов, которые встречаются в нескольких документах. Во-вторых, они очень сильно сдвигают распределение трафика в сторону одного источника, что для нас неприемлемо. Что касается методов именно мультидокументного реферирования, тяжёлые end-to-end модели мы даже не рассматривали как минимум потому, что не смогли бы объяснить изданиям и пользователям, как они работают. Алгоритмы Новостей должны быть максимально прозрачны и интерпретируемы. Мы остановились на мультидокументном реферировании через кластеризацию предложений.
Во-первых, этот алгоритм крайне прост в понимании, написании и поддержке. Во-вторых, эмбеддинги предложений для кластеризации можно предподсчитывать один раз для каждого документа, что экономит кучу процессорного времени. Это не единственный подходящий способ мультидокументного реферирования, тот же LexRank вполне применим для нескольких документов. Сразу оговоримся, что идея мультидокументного реферирования через кластеризацию предложений не нова. Существует много статей про этот метод: например, эта и эта. От них наш алгоритм отличается прежде всего способом подсчёта расстояний между предложениями.
Во-вторых, эмбеддинги предложений для кластеризации можно предподсчитывать один раз для каждого документа, что экономит кучу процессорного времени. Это не единственный подходящий способ мультидокументного реферирования, тот же LexRank вполне применим для нескольких документов. Сразу оговоримся, что идея мультидокументного реферирования через кластеризацию предложений не нова. Существует много статей про этот метод: например, эта и эта. От них наш алгоритм отличается прежде всего способом подсчёта расстояний между предложениями. В общих чертах алгоритм устроен так: Разбиваем каждый документ на предложения. Основными объектами нашей выжимки как раз будут эти предложения. Для каждого предложения всех документов считаем эмбеддинг — числовое представление информации, которая содержится в предложении. Совершенно необязательно использовать для этого нейросетевые модели, подойдёт и старый-добрый TF-IDF , только он будет хуже определять похожие предложения. Основная причина, почему мы делаем именно так — высокая производительность DSSM Яндекса: более тяжёлые с точки зрения процессорного времени модели мы пока не можем себе позволить из-за большого потока документов. Когда мы добавим в эту часть сервиса побольше GPU, это снизит ограничения в производительности, и можно будет использовать трансформеры. Для каждой пары предложений из разных документов считаем, насколько они похожи друг на друга. Для разных предложений из одного документа считаем, что они заведомо отличаются. Запускаем на полученной двумерной матрице сходства алгоритм иерархической кластеризации со склейкой по среднему например, такой с подобранной по ручной разметке границей обрезки. На выходе получаем кластеры, состоящие из похожих друг на друга предложений. Таким образом, один кластер равен примерно одной «смысловой единице» нашего сюжета. Пример кластера: Во время эксперимента выяснилось, что у животных, чьи тела размещены параллельно земле, более гибкие позвоночники. В рамках эксперимента было определено, что животные, у которых тела располагаются параллельно поверхности земли, имеют куда более гибкий позвоночник В процессе эволюции животные приобрели более гибкий позвоночник, который оптимален для длительного соприкосновения ступни с землей. У животных же, имеющих тела, расположенные параллельно земле, позвоночник стал весьма гибким. Предполагаем, что самые важные элементы сюжета упоминали чаще, а значит, предложений в таких кластерах должно быть больше. Оставляем четыре самых крупных кластера с наибольшим количеством документов. Сортируем оставшиеся четыре кластера по относительной медианной позиции составляющих их предложений в оригинальных документах. Это нужно для того, чтобы текст выглядел более связным. Фильтруем в кластерах предложения с местоимениями, которые непонятно к чему относятся с помощью текстового классификатора и регулярок.
Чуть выше я обещал привести наиболее точный синоним из русского языка. Как мне кажется, это слово выжимка. В мире накапливается необъятное количество информации море, океан. Людям порой даже не хватает времени, чтобы хотя бы поверхностно знакомиться с чем-то вновь появившимся, а уж разгребать пласты истории и вовсе способны сподвигнуться единицы. Поэтому сейчас дайджесты очень популярны. Но это не только веха нашего времени. Слово это восходит аж к римской империи, когда огромное количество свитков с протоколами судебных заседаний крайне неудобно было использовать тамошним юристам адвокатам и прокурорам. Сначала найди свиток, потом разверни, потом вчитайся в подробное описание процесса. Вот тогда и решили создать первый в мире дайджест из дошедших до наших времен. Они создали Digesta, где было кратко изложено содержание наиболее важных свитков. Этот документ и стал основополагающим сводом правовых законов и казусов. Была и масса других примеров создания сводов кратких изложений по определенным важным тогда тематикам их еще называли экстрактами , что тоже очень хорошо поясняет смысл. Итак, дайджест — это выжимка, экстракт из большого объема информации книги, огромного числа статей по тематике, новостей, периодики и чего угодно другого. Зачем это нужно? Многим так удобнее знакомиться с информацией ведь хочется охватить больший объем, а при этом нет времени на вдумчивое изучение и т.
Краткая сводка новостей
В финальное голосование попали пушистый Щенок, сонный Кот и огнедышащий Змей Горыныч, который в итоге и одержал свою первую в этом шоу победу. Необычная маска, за который скрываются сразу три человека, покорила не только зрителей, но и членов жюри. Змей Горыныч исполнил песню Fire группы Scooter. Зажигательная композиция никого не оставила равнодушным.
Благодаря генерации аннотаций модулем суммаризации и определению общего настроения новостной статьи, пользователь сможет получать краткие выжимки из новостей, а также их эмоциональный окрасы. Взаимодействие системы с пользователем происходит посредством Telegram-бота.
С похожими задачами сталкиваются многие инженеры: например OpenAI недавно опубликовала статью про реферирование книг. Поэтому я надеюсь, что описанный ниже подход будет вам полезен. Как и всё в Новостях, построение такой выжимки должно быть полностью автоматическим. До внедрения выжимки текстовая часть сюжета выглядела так: Теперь она выглядит так: Задача Реферирование или аннотирование, или суммаризация — процесс получения краткой версии документа, которая раскрывала бы его суть. Вы наверняка сталкивались с аннотациями книг, газетных и новостных статей, составленными людьми. Автоматическое же реферирование происходит с помощью компьютерной программы. Автоматическим реферированием инженеры занимаются с 50-х. Одна из первых работ на эту тему — статья Ханса Петера Луна 1958 года. Задача мультидокументного реферирования тоже достаточно стара.
Её основное отличие от обычного реферирования — на вход алгоритму подают не один, а несколько документов. В Яндекс. Новостях мы реферируем сюжет, то есть коллекцию документов об одном и том же событии. На выходе хотим получить краткую выжимку самых важных подробностей из этих документов. Важно, что Новости не пишут собственные тексты, даже автоматически: у нас нет своей редакции, все материалы, которые мы используем, получаем от изданий-партнёров. То есть в готовую выжимку обязательно должны попасть текстовые фрагменты из документов на входе. Это отметает все абстрагирующие методы, которые могут писать новые тексты, в том числе и YaLM. Выжимки бывают разных форматов: они могут отличаться размером и числом фрагментов. После экспериментов мы остановились на 4 предложениях.
Выжимки большего размера, как и фрагменты больше предложения, пользователи воспринимают тяжело. Это не могло работать на сервисе в такой постановке. Во-первых, такие алгоритмы никак не могут учитывать важность фрагментов, которые встречаются в нескольких документах. Во-вторых, они очень сильно сдвигают распределение трафика в сторону одного источника, что для нас неприемлемо. Что касается методов именно мультидокументного реферирования, тяжёлые end-to-end модели мы даже не рассматривали как минимум потому, что не смогли бы объяснить изданиям и пользователям, как они работают. Алгоритмы Новостей должны быть максимально прозрачны и интерпретируемы.
Не будем рассказывать, как крута и удобна наша рассылка. Убедись сам — vk. Рассылка PSD — фабрика цифрового контента, где можно вдохновиться лучшими творческими проектами, бесплатно прокачать свой скилл и получить независимую оценку своей работы.