brinmax

Пошаговый пример создания статьи в Wiki

Все накопленные данные по проекту удобно хранить в общей базе знаний (Wiki).

Как вы увидите в нашем ролике, создание целого раздела не займет больше 3 минут.

Например, создадим и наполним раздел Спецтехника в группе Аренда спецтехники.

Порядок действий:

• Переходим в группу, кликаем на пункте Wiki в меню
• На главной странице нажимаем копку Создать
• Вводим заголовок страницы и заголовки разделов
• Добавляем и форматируем тексты определений в каждый раздел.
• Задаем внутренние гиперссылки для тех понятий, для которых будут созданы отдельные соответствующие страницы
• Из получившихся красных ссылок создаем соответствующие страницы
• Указываем категорию для страницы
• Заполняем страницу нужным текстом, картинками, с помощью визуального редактора форматируем страницу по корпоративным стандартам или же по собственному вкусу
• После нажатия на кнопку Опубликовать получаем готовую страницу, где можно проверить наполнение информацией, форматирование, переходы по ссылкам и т. д.
• Нажав на ссылку Категории в конце страницы, можно проверить состав и наполненность категорий, корректность переходов по страницам
• В случае необходимости, страницы можно отредактировать (кнопка Править) или восстановить какую-либо из предыдущих версий (список версий доступен по кнопке История)

Как видите, создание полноценной базы знаний не требует большого труда и времени, а лишь немного внимания. А польза собственной Wiki несомненна — ведь так можно быстро ввести новичка в курс дела, сэкономить время при использовании стандартных документов и алгоритмов работы, и даже обезопасить себя от того, чтобы ваш уникальный опыт использовали конкуренты.

Советую также прочитать:

zyltrc

4.5 454 zyltrc

Яндекс.Почта — бесплатная и надежная электронная почта

Завести почту на Яндексе: надежная защита от спама и вирусов, сортировка входящих по категориям, выделение писем от людей, бесплатно 10 ГБ на . ..

Яндекс.Деньги

Раздаём 5 миллионов баллов. Платите Яндекс.Деньгами и получите шанс выиграть от 50 до 4 000 баллов. 1 балл = 1 ₽. Как это работает. Я.Кард …

Яндекс

Яндекс — облегчённая версия. Поисковая строка, почтовый ящик и быстрый переход к сервисам Яндекса.

Яндекс.Вебмастер

С помощью Вебмастера можно следить за статистикой запросов, по которым сайт показывается в поиске. Сервис позволяет наблюдать за тем, как …

Яндекс — YouTube

В одном обычном городском доме появилась первая Яндекс.Станция — умная колонка с Алисой внутри. С тех пор её обладателям стало всё делать  …

Яндекс

Яндекс — поисковая система и интернет-портал. Поиск по интернету и другие сервисы: карты и навигатор, транспорт и такси, погода, новости, музыка, …

Яндекс — Википедия

«Я́ндекс» — российская транснациональная компания, зарегистрированная в Нидерландах и владеющая одноимённой системой поиска в Сети, . ..

Скачать Яндекс.Диск на компьютер, смартфон и планшет

Бесплатное приложение Яндекс.Диск надежно сохраняет и синхронизирует все ваши файлы, фотографии и документы между компьютером, …

Яндекс.Плюс — скидки, бонусы и привилегии на сервисах Яндекса

Подписка Яндекс.Плюс даёт полный доступ к Яндекс.Музыке, скидку на поездки с Яндекс.Такси и каршерингом Яндекс.Драйв, бесплатную доставку на …

Яндекс. Толока — заработок в интернете без вложений

Яндекс.Толока — интернет-сервис, позволяющий зарабатывать деньги в свободное время, выполняя несложные задания с компьютера или мобильного …

Яндекс — Википедия

«Я́ндекс» — российская транснациональная компания, зарегистрированная в Нидерландах и владеющая одноимённой системой поиска в Сети…

Яндекс (@yandex) | Твиттер

Самые новые твиты от Яндекс (@yandex): «Команда Яндекс. Практикума запустила новое медиа «Код». Подписывайтесь и читайте статьи о том, как взломать жизненные проблемы с помощью…

Яндекс — Home | Facebook

Яндекс, Moscow, Russia. 118K likes. Технологии будущего и сервисы, которые делают жизнь лучше уже сегодня.

Яндекс (@yandex) • Фото и видео в Instagram

58.4 тыс. подписчиков, 11 подписок, 1,418 публикаций — посмотрите в Instagram фото и видео Яндекс (@yandex).

Яндекс | ВКонтакте

Основная цель Яндекса — решать задачи людей. Любые задачи: в сети и в реальном мире, повседневные и редкие, бытовые и научные, за третий класс и за пятый курс.

Яндекс — облегченная версия поисковой системы

Поисковая строка, доступ к почте и персональным сервисам на Яндексе.

Яндекс в Беларуси

На сайте имеется поиск информации с учетом морфологии русского и белорусского языков, есть возможность уточнения поиска по интересующему региону, выбор языка интерфейса, параллельный поиск по новостям, товарам и др. сервисам. Здесь можно узнать самые свежие…

Яндекс | OK.RU

Группа Яндекс в Одноклассниках. Основная цель Яндекса — решать задачи людей. Любые задачи: в сети и в реальном мире, повседневные и редкие, бытовые и научные, за третий класс…

Яндекс — YouTube

Яндекс представляет альфа-версию нового Яндекс.Браузера. Такими, по нашему мнению, будут браузеры в будущем.

Яндекс

Яндекс — поисковая система и интернет-портал. Поиск по интернету и другие сервисы: карты и навигатор, транспорт и такси, погода, новости, музыка, телепрограмма, переводчик…

Заработать в интернете яндекс толока – Telegraph

🔥Капитализация рынка криптовалют выросла в 8 раз за последний месяц!🔥

✅Ты думаешь на этом зарабатывают только избранные?

✅Ты ошибаешься!

✅Заходи к нам и начни зарабатывать уже сейчас!

________________

>>>ВСТУПИТЬ В НАШ ТЕЛЕГРАМ КАНАЛ<<<

________________

✅Всем нашим партнёрам мы даём полную гарантию, а именно:

✅Юридическая гарантия

✅Официально зарегистрированная компания, имеющая все необходимые лицензии для работы с ценными бумагами и криптовалютой

(лицензия ЦБ прикреплена выше).

Дорогие инвесторы‼️

Вы можете оформить и внести вклад ,приехав к нам в офис

г.Красноярск , Взлётная ул., 7, (офисный центр) офис № 17

ОГРН : 1152468048655

ИНН : 2464122732

________________

>>>ВСТУПИТЬ В НАШ ТЕЛЕГРАМ КАНАЛ<<<

________________

✅ДАЖЕ ПРИ ПАДЕНИИ КУРСА КРИПТОВАЛЮТ НАША КОМАНДА ЗАРАБАТЫВЕТ БОЛЬШИЕ ДЕНЬГИ СТАВЯ НА ПОНИЖЕНИЕ КУРСА‼️

‼️Вы часто у нас спрашивайте : «Зачем вы набираете новых инвесторов, когда вы можете вкладывать свои деньги и никому больше не платить !» Отвечаем для всех :

Мы конечно же вкладываем и свои деньги , и деньги инвесторов! Делаем это для того , что бы у нас был больше «общий банк» ! Это даёт нам гораздо больше возможностей и шансов продолжать успешно работать на рынке криптовалют!

________________

>>>ВСТУПИТЬ В НАШ ТЕЛЕГРАМ КАНАЛ<<<

________________

Разметка и сбор данных для ML и других задач

Яндекс.Толока́ — краудсорсинговый проект, созданный в году для быстрой разметки большого количества данных, которые затем используются для машинного обучения.

Как заработать денег через киви

Капитал основной оборотный и финансовый

Как заработать на Яндекс.Толока: Инструкция + личный опыт

Какие акции выпадают в тинькофф инвестиции

Когда ждать коррекцию на фондовом рынке

Работа на Яндекс толока.ТОП заданий для заработка $.Советы

Инвестиции долгосрочные вложения

Работа менеджер по закупкам удаленно

Яндекс.Толока — Википедия

Методы оценки финансовых инвестиций

Как можно зарабатывать деньги бесплатно

Алматы | Поиск

Toggle navigation

• Поисковые системы
  • Google
  • Яндекс
  • Мейл Ру
  • Рамблер
  • Бинг
  • Яху
  • Аск
• Социальные сети
  • ВКонтакте
  • Фейсбук
  • Одноклассники
  • Мой Мир
  • Твиттер
  • Инстаграм
• Почта
  • Мейл Ру Почта
  • Гугл Почта
  • Яндекс Почта
  • Рамблер Почта
• Новости
  • РБК
  • РИА Новости
  • Лента Ру
  • Яндекс Новости
  • Закон KZ
• Знакомства
  • Мамба
  • LovePlanet
  • Love Мейл Ру
  • Love Рамблер Ру
• Словари
  • Транслейт Ру
  • Гугл Транслейт
  • Яндекс Транслейт
  • Википедия
  • Грамота Ру
  • Академик Ру
• Открытки
  • Все Открытки
  • Давно Ру
  • Солнечный Букет
  • Посткард
  • Плейкаст
• Деньги
  • Вебмани
  • Киви
  • Яндекс Деньги
• Блоги
  • Яндекс Блоги
  • Лайв Журнал
  • Лайв Интернет
  • Сплетник
  • Блог Ру
  • Привет Ру Блоги

Сегодня искали:

Toloka / toloka-kit: Толока имеет мощный открытый API, он позволяет вам интегрировать рабочую силу по требованию непосредственно в ваши процессы, а также создавать масштабируемые и полностью автоматизированные конвейеры машинного обучения, работающие без участия человека. Этот инструментарий делает интеграцию еще проще, например позволяет использовать всю мощь Толоки от Jupyter Notebooks.

Документация

Веб-сайт | Документация по API | Платформа

Разработанный инженерами для инженеров, Толока позволяет вам интегрировать рабочую силу по требованию непосредственно в ваши процессы.Наша облачная платформа краудсорсинга — это быстрый и эффективный способ сбора и маркировки больших источников данных для машинного обучения и других бизнес-целей.

Основные преимущества Толоки:

• Данные высшего качества — Собирайте и аннотируйте данные обучения, которые соответствуют отраслевым стандартам качества и превосходят их благодаря множеству методов и механизмов контроля качества, доступных в Толоке.
• Масштабируемые проекты — Любые объемы изображений, текста, речи, аудио или видео данных, собранные и помеченные для вас миллионами опытных пользователей Толоки по всему миру.
• Экономическая эффективность — Экономьте время и деньги с помощью этой специально созданной платформы для обработки крупномасштабных проектов сбора данных и аннотаций, круглосуточно по запросу, без выходных, по вашей цене и в пределах вашего времени.
• Бесплатный мощный API — Создавайте масштабируемые и полностью автоматизированные конвейеры машинного обучения, работающие без участия человека, с помощью мощного открытого API.

Требования

Начало работы

Установить толока-кит проще простого:

Примечание: этот проект все еще находится в стадии интенсивной разработки, и интерфейсы могут немного измениться.Для производственных сред укажите точную версию пакета. Например: toloka-kit == 0.1.8

Попробуйте свою первую программу и проверьте действительность токена OAuth:

 импорт толока.клиент как толока

toloka_client = toloka.TolokaClient (input ("Введите ваш токен:"), 'ПРОИЗВОДСТВО')
печать (toloka_client.get_requester ()) 

Бесплатная пробная версия

Для бесплатного ознакомления с инструментами Толока вы можете использовать промокод TOLOKAKIT1 на 20 долларов на странице своего профиля после регистрации.

Полезные ссылки

Вопросы и отчеты об ошибках

Содействие

Не стесняйтесь вносить свой вклад в толока-кит. Прямо сейчас нам действительно нужно больше примеров использования.

Лицензия

© ООО «ЯНДЕКС», 2020-2021. Под лицензией Apache License версии 2.0. См. Файл LICENSE для более подробной информации.

токсичных комментариев на русском языке | Сергей Сметанин

Свобода выражения различных точек зрения, включая токсичные, агрессивные и оскорбительные комментарии, может иметь долгосрочное негативное влияние на мнение людей и социальную сплоченность.

Как следствие, способность автоматически определять и модерировать токсичный контент в Интернете для устранения негативных последствий является одной из необходимых задач современного общества. Эта статья направлена ​​на автоматическое обнаружение токсичных комментариев на русском языке. В качестве источника данных мы использовали анонимно опубликованный набор данных Kaggle и дополнительно проверили его качество аннотации. Чтобы построить модель классификации, мы выполнили тонкую настройку двух версий многоязычного универсального кодировщика предложений, двунаправленных представлений кодировщика от Transformers и ruBERT.Finetuned ruBERT достиг F 1 = 92,20%, демонстрируя лучший классификационный балл. Мы сделали обученные модели и образцы кода общедоступными для исследовательского сообщества.

В настоящее время сайты социальных сетей стали одним из основных способов выражения мнения в Интернете. Стремительный рост контента привел к тому, что количество непроверенной информации увеличивается с каждым днем. Свобода выражения различных точек зрения, включая ядовитые, агрессивные и оскорбительные комментарии, может иметь долгосрочное негативное влияние на мнения людей и социальную сплоченность.Таким образом, возможность автоматически определять ядовитую речь и неуместный контент в Интернете для устранения негативных последствий — одна из необходимых задач современного общества. Значительное количество исследований уже было проведено крупными компаниями [23], [26], [39], [47], однако для общественного признания таких систем, ограничивающих право на свободу слова, требуется хорошее понимание и общедоступные исследования. необходимо.

В последние годы было организовано растущее количество оценочных треков, таких как [3], [21], [42], и были оценены лучшие подходы к обнаружению.В настоящее время передовые методы глубокого обучения, как правило, являются лучшим методом для решения этой задачи [1], [35]. В то время как в некоторых статьях непосредственно исследовалось обнаружение ядовитой лексики, оскорблений и языка вражды для русскоязычных [2], [8], [17], имеется только один общедоступный набор данных токсичных комментариев на русском языке [5]. Этот набор данных был опубликован на Kaggle без каких-либо подробностей о процессе аннотации, поэтому использование этого набора данных в академических и прикладных проектах без глубокого изучения может быть ненадежным.

Эта статья посвящена автоматическому обнаружению токсичных комментариев в русскоязычных текстах. Для этого мы выполнили аннотационную валидацию набора данных токсичных комментариев для русского языка [5]. Затем мы строим модели классификации, исследуя трансфертное обучение предварительно обученной многоязычной версии предварительно обученного многоязычного универсального кодировщика предложений (M-USE) [48], двунаправленных представлений кодировщика от трансформаторов (M-BERT) [13] и ruBERT [22]. ]. Лучшая модель ruBERT-Toxic достигла F 1 = 92.20% в задаче бинарной классификации. Мы сделали образец кода и настроенные модели M-BERT и M-USE общедоступными на GitHub.

Остальная часть статьи организована следующим образом. В разделе Раздел 2 мы представляем краткий обзор соответствующей работы, включая сводку существующих аннотированных наборов данных на русском языке. В разделе Раздел 3 мы даем общий обзор набора данных токсичных комментариев для русского языка и описываем процесс проверки аннотации. В Раздел 4 мы описываем принятие языковых моделей для задачи классификации текстов.В Раздел 4 мы описываем классификационный эксперимент. В заключение мы представляем производительность нашей системы и дальнейшие исследования.

Проведена большая работа по обнаружению токсичных комментариев по разным источникам данных. Например, Прабово и его коллеги оценили алгоритмы Наивного Байеса (NB), машины опорных векторов (SVM) и дерева решений случайного леса (RFDT) для обнаружения языка вражды и ненормативной лексики в индонезийском Twitter [34]. Результаты экспериментов показали точность 68.43% за иерархический подход с функциями униграммы слов и SVM-моделью. В статье [15] Founta et al. предложил глубокую нейронную сеть на основе ГРУ с предварительно обученными встраиваемыми версиями GloVe для классификации токсичных текстов. Разработанная модель достигла высокой производительности в пяти наборах данных оскорбительных текстов, при этом значение AUC варьировалось от 92% до 98%.

Растущее количество семинаров и конкурсов посвящено задачам по выявлению ядовитой лексики, языка ненависти и ненормативной лексики. Например, HatEval и OffensEval на SemEval-2019; HASOC на FIRE-2019; Совместное задание по выявлению ненормативной лексики на GermEval-2019 и GermEval-2018; TRAC на COLING-2018.Модели, используемые при отправке задач, варьируются от традиционного машинного обучения, например, SVM и логистическая регрессия, до глубокого обучения, например, RNN, LSTM, GRU, CNN, CapsNet, включая механизм внимания [45], [49], до состояния — современные модели глубокого обучения, такие как ELMo [31], BERT [13] и USE [9], [48]. Значительное количество наиболее эффективных команд [18], [24], [27], [28], [30], [36], [38] использовали вложения из перечисленных предварительно обученных языковых моделей. Поскольку представления из предварительно обученных языковых моделей продемонстрировали высокие классификационные баллы, они широко использовались в дальнейших исследованиях.Например, ученые из Университета Лотарингии выполнили мультиклассовую и бинарную классификацию твитов, используя два подхода: обучение классификатора DNN с предварительно обученными встраиваниями слов и тонкая настройка предварительно обученной модели BERT [14]. Они заметили, что точная настройка BERT работает намного лучше, чем нейронные сети CNN и Bidirectional LSTM, построенные на основе встраиваний FastText.

Хотя значительное количество исследований посвящено изучению токсического и агрессивного поведения в русскоязычных источниках в социальных сетях [7], [33], [41], существует ограниченное количество исследовательских работ, непосредственно посвященных автоматической классификации токсичности текстов. .Гордеев использовал сверточные нейронные сети (CNN) и классификатор случайного леса (RFC) для определения состояния агрессии в англоязычных и русскоязычных текстах [17]. Корпус аннотированных сообщений об агрессии составлял около 1000 аннотированных сообщений для русского и около 1000 для английского; однако он не был опубликован. Обученная модель CNN достигла 66,68% точности бинарной классификации агрессии в русскоязычных текстах. Основываясь на результатах, авторы сочли, что подходы CNN и глубокого обучения кажутся более перспективными и многообещающими в задаче обнаружения агрессии.Андрусяк и его коллеги предложили неконтролируемый вероятностный подход с исходным словарем для классификации оскорбительных комментариев с YouTube, написанных на украинском и русском языках [2]. Авторы опубликовали вручную помеченный набор данных из 2000 комментариев, но он содержит комментарии как на русском, так и на украинском языках. Следовательно, его нельзя напрямую применять для исследования русскоязычного контента.

Несколько недавних исследований были направлены на автоматическое определение отношения к мигрантам и этническим группам в русскоязычных социальных сетях, включая выявление атак на основе идентичности.Бодрунова с соавторами изучили отношение к переселенцам с постсоветского Юга по сравнению с другими странами, проанализировав 363 000 сообщений в русскоязычном Живом Журнале [8]. Они обнаружили, что мигранты не вызвали значительного объема обсуждений и не испытали наихудшего обращения в русскоязычных блогах. Более того, к северокавказцам и среднеазиатцам относились по-разному. Исследовательская группа Бессуднова обнаружила, что традиционно русские более враждебно относятся к иммигрантам с Кавказа и Средней Азии; Между тем, они обычно принимают украинцев и молдаван как своих потенциальных соседей [6].Однако, по словам Кольцовой и соавторов, различные выходцы из Центральной Азии и украинцы занимают лидирующие позиции с негативным отношением [19]. Несмотря на то, что некоторые обсуждаемые академические исследования направлены на выявление ядовитой лексики, оскорблений и языка вражды, ни одно из них не сделало свои наборы данных на русском языке общедоступными для исследовательского сообщества. Насколько нам известно, набор данных токсичных комментариев на русском языке [5] является единственным общедоступным набором данных токсичных комментариев на русском языке. Однако этот набор данных был опубликован на Kaggle без какого-либо описания процесса создания и аннотации, поэтому использование этого набора данных в академических и прикладных проектах без углубленного изучения может быть ненадежным.

Таким образом, поскольку существует минимальное количество исследований, направленных на выявление токсичности на русском языке, мы решили оценить модели глубокого обучения на наборе данных токсичных комментариев для русского языка [5]. Насколько нам известно, исследований, посвященных классификации токсичных комментариев на основе этого источника данных, не проводилось. Мы определили Multilingual BERT и Multilingual USE как одну из наиболее распространенных и успешных языковых моделей в последних документах по классификации текстов. Причем только эти языковые модели официально поддерживают русский язык.Мы решили использовать тонкую настройку в качестве подхода к переносу обучения, поскольку недавние исследования точной настройки показали лучшие результаты классификации [13], [22], [43], [48].

Kaggle Russian Language Toxic Comments Dataset [5] — это набор аннотированных комментариев от 2ch и Pikabu, который был опубликован на Kaggle в 2019 году. Он состоит из 14 412 комментариев, из которых 4826 текстов были помечены как токсичные, а 9 586 — как нетоксичные. . Средняя длина комментариев составляет 175 символов; минимальная длина — 21, максимальная — 7,403.

Чтобы проверить качество аннотации набора данных, мы решили вручную аннотировать подмножество комментариев и сравнить исходные ярлыки и наши ярлыки с использованием показателей соглашения между аннотаторами. Мы решили считать аннотацию набора данных действительной в случае достижения существенного или высокого уровня соглашения между аннотаторами. Для начала мы выполнили аннотацию части этого набора данных (3000 комментариев), а затем сравнили наши метки классов с исходными. Аннотацию проводили русскоговорящие на краудсорсинговой платформе Яндекс.Толока, которая уже использовалась в нескольких академических исследованиях русскоязычных текстов [10], [29], [32], [44]. В качестве руководства по аннотации мы использовали инструкции по аннотации токсичности с податрибутами из Jigsaw Toxic Comment Classification Challenge. Согласно руководящим принципам, аннотаторов попросили выявлять токсичность текстов в коллекции онлайн-комментариев. Для каждого предоставленного комментария аннотаторы должны были выбрать уровень токсичности в комментарии. Чтобы получить более точные ответы от аннотаторов и ограничить доступ к задачам для читерских аннотаторов, мы использовали следующие методы: назначение навыков аннотаторам на основе их ответов на контрольные задачи и запрет исполнителей, которые дают неправильные ответы; ограничение доступа к пулу для аннотаторов, которые отвечают слишком быстро; ограничение доступа к задачам для аннотаторов, которые несколько раз подряд не вводят капчу.Каждый пост аннотировали от 3 до 8 аннотаторов с использованием метода динамического перекрытия. Далее результаты были агрегированы по методу Давида-Скене [12] на основе рекомендаций Яндекс.Толоки. Аннотаторы продемонстрировали высокую степень согласованности между аннотаторами, согласно альфа-значению Криппендорфа 0,81. Наконец, коэффициент Каппа Коэна между исходными и нашими агрегированными метками составил 0,68, что, согласно Коэну [11], является существенным уровнем согласия между аннотаторами. В результате мы предположили, что аннотация набора данных действительна, особенно с учетом возможных различий в инструкциях по аннотации.

4.1. Базовые показатели

В качестве базовых подходов мы выбрали один базовый подход на основе машинного обучения и один современный подход на основе нейронных сетей. В обоих случаях мы применили следующие методы предварительной обработки: замену URL-адресов и имен пользователей ключевыми словами, удаление знаков препинания и преобразование строк в нижний регистр.

Первым был Multinomial Naive Bayes (MNB), который, как правило, хорошо справлялся с задачей классификации текстов [16, 40]. Для построения модели MNB мы использовали модель Bag-of-Words и векторизацию TF-IDF.

Второй — нейронная сеть с двунаправленной долгосрочной краткосрочной памятью (BiLSTM), которая продемонстрировала высокие классификационные баллы в недавних исследованиях анализа настроений. Для слоя встраивания нейронной сети мы предварительно обучили вложения Word2Vec ( dim = 300) [25] на коллекции русскоязычных твитов от RuTweetCorp [37]. Поверх вложений Word2Vec мы добавили два сложенных слоя Bidirectional LSTM. Затем мы добавили скрытый полностью связанный слой и выходной слой сигмоида.Чтобы уменьшить переобучение, в нейронную сеть также были добавлены слои регуляризации с гауссовым шумом и слои исключения. Мы использовали оптимизатор Adam с начальной скоростью обучения 0,001 и категориальной двоичной кросс-энтропией в качестве функции потерь. Мы обучили нашу сеть замороженным вложениям для 10 эпох. Мы пытались разморозить вложения в разные эпохи с одновременным снижением скорости обучения, но лучших результатов не добились. Вероятно, это было связано с размером обучающего набора данных [4].

4.2. Представления двунаправленного кодера от трансформаторов

В настоящее время официально доступны две многоязычные версии BERT_BASE, но официально рекомендуется только версия Cased. BERT_BASE принимает последовательность, состоящую не более чем из 512 токенов, и выводит представление этой последовательности. Токенизация выполняется токенизатором WordPiece [46] с предварительной нормализацией текста и разделением знаков препинания. На основе BERTBASE Cased исследователи из Московского физико-технического института предварительно обучили и опубликовали модель ruBERT для русского языка [22].Мы использовали предварительно обученные Multilingual BERT_BASE Cased и ruBERT, которые поддерживают 104 языка, включая русский, с 12 сложенными блоками Transformer, скрытым размером 768, 12 самовнимающими головами и 110M параметрами в целом. Этап тонкой настройки был выполнен с рекомендованными параметрами из статьи [43] и официального репозитория [2]: количество эпох поездов 3, количество шагов разогрева 10%, максимальная длина последовательности 128, размер пакета 32 и скорость обучения 5e-5.

4.3. Многоязычный универсальный кодировщик предложений

В качестве входных данных Multilingual USE_Trans принимает последовательность не более чем из 100 токенов, тогда как Multilingual USE_CNN принимает последовательность не более чем из 256 токенов. Токенизация SentencePiece [20] используется для всех поддерживаемых языков. Мы использовали предварительно обученные многоязычные USETrans, которые поддерживают 16 языков, включая русский, с кодировщиком Transformer с 6 слоями преобразователя, 8 головками внимания, размером фильтра 2048, скрытым размером 512 и 16 параметрами в целом.Мы также использовали предварительно обученный многоязычный USE_CNN, который поддерживает N языков, включая русский, с кодировщиком CNN с 2 слоями CNN, шириной фильтра (1, 2, 3, 5), размером фильтра 256 и N параметрами в целом. Для обеих моделей мы использовали рекомендуемые параметры со страницы TensorFlow Hub: количество эпох обучения 100, размер пакета 32 и скорость обучения 3e-4.

Мы оценили следующие подходы базового и трансферного обучения: полиномиальный наивный байесовский классификатор, нейронная сеть с двунаправленной долгосрочной памятью (BiLSTM), многоязычная версия представления двунаправленного кодера от трансформаторов (M-BERT), ruBERT, две версии Multilingual Universal Кодировщик предложений (M-USE).Эффективность классификации обученных моделей на тестовом подмножестве (20%) можно найти в таблице 2. Все тонко настроенные языковые модели превосходят базовые подходы с точки зрения точности, отзывчивости и 1-меры F . По результатам, ruBERT достиг F 1 = 92,20%, показав лучший классификационный балл.

Таким образом, мы настроили две версии Multilingual Universal Sentence Encoder [48], Multilingual Bidirectional Encoder Views from Transformers [13] и RuBERT [22] для обнаружения токсичных комментариев на русском языке.После точной настройки RuBERTToxic достиг F 1 = 92,20%, продемонстрировав лучший классификационный балл. Вклад этого исследования в практику и исследования тройной. Во-первых, мы изложили имеющуюся базу знаний по обнаружению токсичных комментариев в русскоязычном контенте. При этом мы выявили единственный существующий набор данных токсичных комментариев на русском языке, который является общедоступным. Во-вторых, мы выполнили проверку качества аннотаций для этого набора данных, поскольку он был анонимно опубликован на Kaggle.Наконец, чтобы обеспечить дальнейшие исследования с надежными базовыми классификациями, мы сделали предварительно обученные модели на основе многоязычного BERT, ruBERT и многоязычного USE общедоступными для исследовательского сообщества.

Вы можете найти все ссылки в документе конференции.

Яндекс — Википеди

Википеди, özgür ansiklopedi

Яндекс (Rusça: Яндекс) 1997 yılında kurulan Rusya merkezli çok uluslu bir firmadır. Yandex başta internet tabanlı ürünler ve hizmetleri kapsamak üzere ulaşım, e-ticaret, navigasyon, mobil uygulama ve reklamcılık gibi birçok alanda hizmet veren butmişten fazla servise sahiptir.Яндекс в ana pazarı Rusya ve Bağımsız Devletler Topluluğu’dur. Rusya’nın en büyük teknoloji şirketidir ve% 60,09 pazar payıyla arama motoru pazarının lideridir. ^[3] Яндекс dünya çapında 17 ülkede 30 office sahiptir, ancak şirketin kurucuları ve çalışanlarının çoğu Rusya’da bulunur. Google ве Baidu’nun ardından dünyanın en büyük 3. arama motorudur. ^[4]

Türkiye’de% 15,83 ^[5] pazar payı ile Türkiye’de en çok kullanılan 2. arama motoru olmuştur. Irketin amacı kullanıcıların sorularına doğrudan veya dolaylı cevap verebilmektir. ^[6]

Yandex.ru ana sayfası Rusya’da en çok ziyaret edilen internet sitesi olmuştur. ^[7] Яндекс, tüm dünyada 56 milyondan fazla kullanıcıya ulaşmaktadır. ^[8] Rusya’nın yanı sıra Беларусь, Казахстан, Украина ве Türkiye’de de hizmet vermektedir. ^[9] Tamamen Yandex’e ait olan alt birim şirketi, Yandex Labs ise San Francisco Körfez Bölgesi’ndir ve bir ar-ge labratuvarı görevi görmektedir.

Яндекс, 30 марта 2015 г. десять раз Mozilla Firefox’un ^[10] ве 13 Эким 2015 г. десять раз Microsoft Edge в Турции ичин варсайылан арама мотору олду.Ayrıca Microsoft ile anlaşmalıdır. Microsoft’un haber sitesi MSN’deki arama motoru Yandex’tir.

Ayrıca 20 Mayıs 2020 tarihinde Huawei, Google kendisine ambargo uyguladığı için, Rusya ve Türkiye’de, telefonlarında varsayılan arama motoru olması için Яндекс ile anlaşmıştır. Bununla birlikte Huawei, kendi uygulama mağazası AppGallery’ye Яндекс.Нави, Браузер, Диск gibi Яндекс uygulamalarını entegre etmeye başlamıştır. ^[11]

Nisan 2014’te Yandex’in hikâyesini anlatan Startup adlı bir film yayınlandı ^[12]

Яндекс ismini, 1996 yılında, şirketin kurucuları İlya Segaloviç ve Arkadiy Voloj koymuştur.İngilizce «dizin oluşturmak» anlamına gelen «для индексации» fiilinden yola çıkarak «еще один индексатор» (bir dizin oluşturucu daha) ifadesinin kısaltılmış hali olan «Yandex» te karar kılmışlardı. Яндекс, Rusçada «Яндекс» şeklinde yazılır. «Я» харфи («Я» дийе окунур.) Кирил алфабесине özgü бир харфтир ве İngilizcede birinci tekil şahıs «бен» замирини ифаде эден «I» харфине каршылык гелир. ^[13]

Яндекс gelirinin büyük bir kısmını Яндекс.Директ adlı içeriğe dayalı reklamcılık sisteminden elde eder.Bu sistemde, reklamlar kullanıcıların arama motorunda yaptığı sorgularla eşleştirilir ve böylece istenilen kitlenin hedeflenmesi sağlanır. Reklamlar ayrıca Yandex’in çözüm ortağı olan web sitelerinde de gösterilir. Яндекс.Директ Rusya’da lider konumdadır.

мая 2011’de NASDAQ’da halka arz edilmiş olan Yandex’in gelirinin küçük bir bölümü de medya bazlı reklamcılık kaynaklıdır. Toplam gelirin% 95’i Rusya piyasasından elde edilmektedir. ^[14]

Яндекс, Eylül 2011’de İstanbul’da açtığı ofisle Türkiye pazarına açılmıştır. ^[15] «Türkiye’deki kullanıcılar ve Türkiye hakkında bilgi arayan herkes için geliştirilmiş» ^[16] olan yandex.com.tr ‘ nin kullanıcılarına sundadizu.

Bunun yanı sıra canlı trafik bilgisi ve Panoramik fotoğraflar içeren Yandex.Haritalar, haberler ve e-posta gibi birçok farklı servisi de sunmaktadır. Яндекс.Haritalar’ın Panorama adlı hizmeti kullanıcılara yüksek çözünürlüklü, 360 derecelik açıya sahip görüntüler sunarak İstanbul, Ankara, İzmir ve daha birçok san şehirdeı şehirdeı â ^[17]

— ° ´ ° ‡ ¸ ¼ ° ˆ¸½½¾³¾ ¾ ± ƒ ‡ µ½¸ — [PDF-документ]

𝐌𝐚𝐱𝐚𝐦𝐮𝐮𝐝 Cagasaydh 【M】 【m】 【j】, Togdheer Region (+252634291274)

Maxamuud Cagasaydh Mmj — Главная | Facebook
m.facebook.com
Sidee Soomaaliddu ugu midoobi kartaa qadiyaddaha guud sida arrinta Badda ee kala dhaxeysa Kenya? La wadaag saaxiibadaa.Как могут сомалийцы объединиться с общим …

Сомалиленд воскей гаартай виксии ау … — Максамууд Кагасайд Ммдж …
www.facebook.com
Максамууд Кагасайд Ммж … Только в июле, аль- Шабааб нацелился на главу вооруженных сил Сомали и за один день нанес удары по пяти различным целям …

сомали — Wikipedia-statistik — Таблицы
stats.wikimedia.org
Эти показатели представлены в столбцах F, I, J , K, M, N, O, P, Q, R из первой таблицы.См. Также определения показателей … Maxamuud Cagasaydh mmj 1 · UC, 539.

BBCSomali.com | Варарка | Maxamed Maxamuud Guuleed oo is casilay
www.bbc.com
MM Guuleed · Maxamed Maxamuud Guuleed Waxaa Ra’iisul Wasaare u magacaabay Madaxweynaha …

Яндекс.Толока статистика — Общая информация о входе 9014 Войти 9014 Вход в систему. co.uk
Статистика Википедии — Таблицы — Сомали — Статистика Викимедиа… Maxamuud Cagasaydh mmj 1 · UC, 539 … 4, 4, 3, 3, 24 декабря 2018 г., 6, -, -, -, -.

Maxamuud M Xasan ihn | Heestii Haasawaha Adigan ku Hoday …
m.youtube.com
Продолжительность: 5: 32Опубликовано: 29 марта 2021 г.

Axmed Cumar Cagasaydh | Flickr
www.flickr.com
Axmed Cumar Cagasaydh. Следовать. Дайте Pro. cagasaydh2. 5 подписчиков • 0 подписок. 132 Фото. Присоединился к 2014. О проекте · Фотопоток · Альбомы · Любимые · Галереи…

Фактическая причина, по которой Галмудуг сражается в Галкайо, объясняет TGS …
www.somalinet.com
24 ноя 2015 · С момента окончания гражданской войны Кумар Максамуд расширился … mj расширились на своей стороне там, где раньше были базы СНС …

Яндекс — Википеди

Яндекс (Rusça: Яндекс) 1997 yılında kurulan Rusya merkezli çok uluslu bir firmadır. Yandex başta internet tabanlı ürünler ve hizmetleri kapsamak üzere ulaşım, e-ticaret, navigasyon, mobil uygulama ve reklamcılık gibi birçok alanda hizmet veren butmişten fazla servise sahiptir.Яндекс в ana pazarı Rusya ve Bağımsız Devletler Topluluğu’dur. Rusya’nın en büyük teknoloji şirketidir ve% 60,09 pazar payıyla arama motoru pazarının lideridir. ^[3] Яндекс dünya çapında 17 ülkede 30 office sahiptir, ancak şirketin kurucuları ve çalışanlarının çoğu Rusya’da bulunur. Google ве Baidu’nun ardından dünyanın en büyük 3. arama motorudur. ^[4]

Türkiye’de% 15,83 ^[5] pazar payı ile Türkiye’de en çok kullanılan 2. arama motoru olmuştur. Irketin amacı kullanıcıların sorularına doğrudan veya dolaylı cevap verebilmektir. ^[6]

Yandex.ru ana sayfası Rusya’da en çok ziyaret edilen internet sitesi olmuştur. ^[7] Яндекс, tüm dünyada 56 milyondan fazla kullanıcıya ulaşmaktadır. ^[8] Rusya’nın yanı sıra Беларусь, Казахстан, Украина ве Türkiye’de de hizmet vermektedir. ^[9] Tamamen Yandex’e ait olan alt birim şirketi, Yandex Labs ise San Francisco Körfez Bölgesi’ndir ve bir ar-ge labratuvarı görevi görmektedir.

Яндекс, 30 марта 2015 г. десять раз Mozilla Firefox’un ^[10] ве 13 Эким 2015 г. десять раз Microsoft Edge в Турции ичин варсайылан арама мотору олду.Ayrıca Microsoft ile anlaşmalıdır. Microsoft’un haber sitesi MSN’deki arama motoru Yandex’tir.

Ayrıca 20 Mayıs 2020 tarihinde Huawei, Google kendisine ambargo uyguladığı için, Rusya ve Türkiye’de, telefonlarında varsayılan arama motoru olması için Яндекс ile anlaşmıştır. Bununla birlikte Huawei, kendi uygulama mağazası AppGallery’ye Яндекс.Нави, Браузер, Диск gibi Яндекс uygulamalarını entegre etmeye başlamıştır. ^[11]

Nisan 2014’te Yandex’in hikâyesini anlatan Startup adlı bir film yayınlandı ^[12]

Яндекс ismini, 1996 yılında, şirketin kurucuları İlya Segaloviç ve Arkadiy Voloj koymuştur.İngilizce «dizin oluşturmak» anlamına gelen «для индексации» fiilinden yola çıkarak «еще один индексатор» (bir dizin oluşturucu daha) ifadesinin kısaltılmış hali olan «Yandex» te karar kılmışlardı. Яндекс, Rusçada «Яндекс» şeklinde yazılır. «Я» харфи («Я» дийе окунур.) Кирил алфабесине özgü бир харфтир ве İngilizcede birinci tekil şahıs «бен» замирини ифаде эден «I» харфине каршылык гелир. ^[13]

Яндекс gelirinin büyük bir kısmını Яндекс.Директ adlı içeriğe dayalı reklamcılık sisteminden elde eder.Bu sistemde, reklamlar kullanıcıların arama motorunda yaptığı sorgularla eşleştirilir ve böylece istenilen kitlenin hedeflenmesi sağlanır. Reklamlar ayrıca Yandex’in çözüm ortağı olan web sitelerinde de gösterilir. Яндекс.Директ Rusya’da lider konumdadır.

мая 2011’de NASDAQ’da halka arz edilmiş olan Yandex’in gelirinin küçük bir bölümü de medya bazlı reklamcılık kaynaklıdır. Toplam gelirin% 95’i Rusya piyasasından elde edilmektedir. ^[14]

Яндекс, Eylül 2011’de İstanbul’da açtığı ofisle Türkiye pazarına açılmıştır. ^[15] «Türkiye’deki kullanıcılar ve Türkiye hakkında bilgi arayan herkes için geliştirilmiş» ^[16] olan yandex.com.tr ‘ nin kullanıcılarına sundadizu.

Bunun yanı sıra canlı trafik bilgisi ve Panoramik fotoğraflar içeren Yandex.Haritalar, haberler ve e-posta gibi birçok farklı servisi de sunmaktadır. Яндекс.Haritalar’ın Panorama adlı hizmeti kullanıcılara yüksek çözünürlüklü, 360 derecelik açıya sahip görüntüler sunarak İstanbul, Ankara, İzmir ve daha birçok san şehirdeı şehirdeı â ^[17]

Понимание взаимодействия ИИ и человека для стимулирования творческих усилий

В то время как многие могут подумать, что творчество станет ключевым человеческим потенциалом по мере того, как рабочие процессы становятся все более автоматизированными, приложения ИИ также становятся более креативными: например, портреты, нарисованные ИИ, продаются по непомерным ценам, поп-хиты включают музыку, созданную ИИ, и мейнстрим. СМИ «нанимают» AI-журналистов для публикации тысяч статей в неделю. Как AI-приложение на рабочем месте повлияет на творческие процессы, имеющие решающее значение для инноваций и организационного развития, — важный вопрос, требующий пристального научного внимания.

Что исследования могут привнести в сферу творчества с искусственным интеллектом?

Research может помочь найти способы стимулировать творческую работу и инновации, дополненные многочисленными возможностями искусственного интеллекта. Нам нужны исследования, которые объясняют, как мы можем создавать и адаптировать искусственных агентов и организовывать рабочие процессы таким образом, чтобы сотрудникам не приходилось защищаться от ИИ и быть более креативными.

К настоящему времени мы узнали, что многие люди считают, что искусственные агенты — это, например, приложения с искусственным интеллектом, такие как Siri или Alexa, или социальные роботы, которых вы можете увидеть в аэропорту, — не подходят для творческой работы или работы, требующей дипломатия и навыки суждения.Итак, обычно люди не заботятся об искусственном интеллекте, пытающемся сочинить симфонию или написать роман, если они верят, что люди творчески превосходят их. Но мы также знаем, что когда ИИ участвует в творческой работе — например, создает предложения изображений или даже создает логотипы в дизайн-студии, люди часто отвергают его результаты и оценивают их ниже, даже если ИИ объективно работает так же хорошо, как и человек. .

Это проблема, потому что, когда сотрудники считают, что ИИ не должен быть творческим, а оказывается, что это именно так, они могут чувствовать угрозу от него, опасаясь, что он может заменить их, и эти чувства обычно не очень способствуют творчеству.Кроме того, в случае угрозы сотрудники будут пытаться защитить себя — в конце концов, мы хотим чувствовать, что мы, люди, творческий вид, уникальны. Следовательно, это также может мешать творческой работе.

Как ваше исследование может помочь в управлении творческими взаимодействиями человека и ИИ?

Вместе с моим научным руководителем профессором Матисом Шульте мы исследуем различия в том, как люди работают над творческими и нетворческими задачами, когда они сотрудничают с ИИ, соревнуются с ним или используют результаты его работы в качестве эталона для собственной производительности.Мы также исследуем, чем эти взаимодействия отличаются от тех же ситуаций, в которых участвует человек, а не агент ИИ.

Творческое взаимодействие с ИИ — это зарождающаяся область управленческих знаний, и мы рады внести свой первый вклад в ее развитие. Мы показываем, например, что люди используют одни и те же психологические механизмы, сравнивая себя с агентами ИИ, даже если они считают, что эти агенты не могут реально конкурировать с людьми творчески. Мы также показываем, что то, что мы думаем о себе и об ИИ, имеет значение, и хотя одни убеждения могут заставить сотрудников усерднее работать над творческими задачами, другие могут демотивировать их.Знание этих конфигураций поможет менеджерам наладить сотрудничество таким образом, чтобы ИИ использовался на полную мощность, а люди процветали в творческой работе.

Мы показываем, например, что люди используют одни и те же психологические механизмы при сравнении себя с агентами ИИ, даже если они считают, что эти агенты не могут реально конкурировать с людьми творчески.

Итак, какие основные различия вы видите между творческими взаимодействиями человек-человек и человек-ИИ?

Прежде всего, мы увидели, что люди не тратили столько времени на работу над творческой задачей — то есть они не прилагали таких усилий — когда они сотрудничали с ИИ, как когда они сотрудничали с коллегой.Это не относилось к нетворческой задаче, в которой люди работали в среднем в одно и то же время как с ИИ, так и с сотрудником-человеком. Чтобы проиллюстрировать, в одном из наших экспериментов творческая задача заключалась в том, чтобы предложить идеи переработки медицинской маски (эта задача могла быть, например, вызовом на инженерном конкурсе или темой для развлекательной статьи, которая была установка в нашем эксперименте). Некреативная задача заключалась в том, чтобы найти слова, связанные с переработкой, в матрице слов, которые нужно было протестировать как игру для публикации в Интернете.