NLP

NLP это Natural Language Processing.

Точка зрения:

По моему скромному мнению, когда лингвисты не могут придумать как решить определенную задачу, они всегда садятся в кресло, зажигают трубку, и говорят: «Нужно машинное обучение». То есть как бы сливаюся. Машинное обучение - это весело и интересно, но оно не является серебряной пулей, а скорее наоборот. Ведь главный минус машинного обучения в том, что, стоит вам выбрать немного не те или ошибиться с выбором критериев, по которым машину обучать, так всё идет, простите, по хуям. И понять, почему всё идет по хуям, чаще всего сложно или невозможно, нужно выбирать другие критерии и бегать с бубном.

http://vas3k.ru/blog/354/

с продолжением

http://vas3k.ru/blog/358/

Зашел я на эту статью с https://plus.google.com/u/0/+VicNgrail/posts/FPqMTvqbvFK

где упоминается также sentiment analysis http://habrahabr.ru/post/149605/

Поскольку я теперь типа эксперт в ML, я не мог пройти мимо такого замечательного описания проблемы. Статья прекрасна, без дураков, стоит прочесть. Хочу только уточнить, что, хотя и есть весомая доля истины в процитированном отрывке, на самом деле ML это не последнее прибежище отчаявшегося data scientist, нет. Это инструмент, с которым надо уметь обращаться. В частности, когда мы выбираем «немного не те критерии» и «все идет по хуям», нужно не отчаиваться и не бегать с бубном а применить методики отладки алгоритмов обучения. Хотя да, выбор правильных фичей (features) для скармливания машине, это, наверное, самая нетривиальная задача из тех, что приходится решать. Но и тут есть довольно простые методы, ведущие если не к успеху, так хоть в его направлении.

Вот такая реклама курсов получилась :)

original post http://vasnake.blogspot.com/2014/07/nlp.html