Инфопространство,
Москва, 16 сентября 2019

Можно ли научить машину чувству юмора?
Обработка текстов на естественных языках

Доклад принят в программу конференции
Владислав Блинов
Тинькофф

Старший разработчик диалоговых систем в Тинькофф, аспирант на кафедре алгебры и фундаментальной информатики Матмеха, выпускник ШАД. 4 года в разработке, занимается машинным обучением, обработкой естественного языка и бэкендом. Ведет курс "Машинное обучение в диалоговых системах" на базе Тинькофф Финтех школы.
На работе часто говорит такие слова: ML, NLP, DL, Python, Redis, RabbitMQ, Elastic, PostgreSQL. А в университете занимается исследованиями в области моделирования юмора через машинное обучение и нейросети. Если точнее, определяет смешные фразы и подбирает смешные ответы на вопросы :)

Валерия Баранова
Тинькофф

Разрабатывает на Python крутые штуки в области NLP более 5 лет. Окончила мат-мех УргУ, более 4 лет тимлидила команду разработчиков-исследователей, где делали новостной агрегатор для гос.структур. Сейчас в команде диалоговых систем Тинькофф в качестве старшего разработчика делает чатботов и преподает курс по Машинному обучению для студентов. Также занимается научными исследованиями в области computational humor или, по-простому, учим AI понимать шутки и генерить новые. Помимо ML, горячо любит Backend, фанатеет за TDD и SOLID.

Тезисы

* Как собрать для конкретной задачи самый большой в мире дата-сет без разметки?
* Почему хорошие результаты на тестовых данных не всегда говорят о реальном качестве модели?
* Насколько важны данные для обучения и дообучения нейронный сетей?

В докладе разберём эти вопросы на примере нашего state-of-the-art-решения в задаче распознавания юмора.

Machine Learning

Другие доклады секции Обработка текстов на естественных языках