Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/group-telegram/post.php on line 37

Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/about_nlp/--): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/group-telegram/post.php on line 50
NLP Master | Telegram Webview: about_nlp/131 -
Telegram Group & Telegram Channel
Итак, на новой работе от меня не требовалось обучать модели машинного обучения с нуля, а требовалось только поддерживать правильную работу Nuance. Для этого нужно было делать следующее.

- Скачивать с сервера некоторое количество звонков и их логов каждый день (я не помню сколько, по 100 на каждом языке и для каждой компании, наверное). Логи были сохранены в огромные текстовые файлы, и из них нужно было делать таблицы csv. Это все делалось через баш-скрипты, потому что сервера были на Windows и питона там не было, и ставить его не разрешалось. Поэтому мне пришлось освоить основы bash.

- Звонки нужно было прослушать и сопоставить с логами. В логах был автоматически транскрибированный текст звонка и то, как звонок был маршрутизирован. Нужно было оценить, правильно ли распознан текст, если неправильно, то предположить почему (шумно, человек говорит что-то не по теме и так далее). И правильно ли звонок маршрутизирован, то есть получил ли звонящий то, что хотел. В каждой компании было по 15-20 интентов: оплатить фактуру, перерегистрировать услуги на другого человека, авария, пожаловаться и так далее.

- Звонки были почти на всех испанских языках: на кастельяно, каталанском, галисийском, баскском (не было валенсийского). У каждого в отделе лингвистов были свои компании и языки, за которые он отвечал. У меня были две энергетические компании и звонки на испанском и галисийском (он очень похож на испанский, и слушать его было несложно).

- Если компания-клиент хотела добавить или убрать какие-то интенты, то нам нужно было сделать тематический корпус, поместить его в Nuance и переобучить модели. Сперва этот корпус был синтетический, а затем туда добавлялись реальные звонки.

- Также нужно было генерировать голос для ответов бота, и мы очень мучались, когда модель для синтеза голоса на испанском не могла произнести какой-нибудь звук из иностранного слова, как в названии Naturgy. В испанском нет фонемы /dʒ/, и Nuance читал это как “натурхи”.

- Всякое по мелочам, где требовалось “не бояться командной строки”.



group-telegram.com/about_nlp/131
Create:
Last Update:

Итак, на новой работе от меня не требовалось обучать модели машинного обучения с нуля, а требовалось только поддерживать правильную работу Nuance. Для этого нужно было делать следующее.

- Скачивать с сервера некоторое количество звонков и их логов каждый день (я не помню сколько, по 100 на каждом языке и для каждой компании, наверное). Логи были сохранены в огромные текстовые файлы, и из них нужно было делать таблицы csv. Это все делалось через баш-скрипты, потому что сервера были на Windows и питона там не было, и ставить его не разрешалось. Поэтому мне пришлось освоить основы bash.

- Звонки нужно было прослушать и сопоставить с логами. В логах был автоматически транскрибированный текст звонка и то, как звонок был маршрутизирован. Нужно было оценить, правильно ли распознан текст, если неправильно, то предположить почему (шумно, человек говорит что-то не по теме и так далее). И правильно ли звонок маршрутизирован, то есть получил ли звонящий то, что хотел. В каждой компании было по 15-20 интентов: оплатить фактуру, перерегистрировать услуги на другого человека, авария, пожаловаться и так далее.

- Звонки были почти на всех испанских языках: на кастельяно, каталанском, галисийском, баскском (не было валенсийского). У каждого в отделе лингвистов были свои компании и языки, за которые он отвечал. У меня были две энергетические компании и звонки на испанском и галисийском (он очень похож на испанский, и слушать его было несложно).

- Если компания-клиент хотела добавить или убрать какие-то интенты, то нам нужно было сделать тематический корпус, поместить его в Nuance и переобучить модели. Сперва этот корпус был синтетический, а затем туда добавлялись реальные звонки.

- Также нужно было генерировать голос для ответов бота, и мы очень мучались, когда модель для синтеза голоса на испанском не могла произнести какой-нибудь звук из иностранного слова, как в названии Naturgy. В испанском нет фонемы /dʒ/, и Nuance читал это как “натурхи”.

- Всякое по мелочам, где требовалось “не бояться командной строки”.

BY NLP Master


Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260

Share with your friend now:
group-telegram.com/about_nlp/131

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Meanwhile, a completely redesigned attachment menu appears when sending multiple photos or vides. Users can tap "X selected" (X being the number of items) at the top of the panel to preview how the album will look in the chat when it's sent, as well as rearrange or remove selected media. Also in the latest update is the ability for users to create a unique @username from the Settings page, providing others with an easy way to contact them via Search or their t.me/username link without sharing their phone number. "This time we received the coordinates of enemy vehicles marked 'V' in Kyiv region," it added. During the operations, Sebi officials seized various records and documents, including 34 mobile phones, six laptops, four desktops, four tablets, two hard drive disks and one pen drive from the custody of these persons. Artem Kliuchnikov and his family fled Ukraine just days before the Russian invasion.
from hk


Telegram NLP Master
FROM American