
Sign up to save your podcasts
Or


С Александром мы обсудили механизмы автоматического перевода и специфику работы с малоресурсными языками. А еще поговорили:
📍 Об истории развития моделей машинного перевода: от словарей и статистических моделей до нейронок и LLM
📍 Об автоматической обработке малоресурсных языков: где берутся данные для обучения моделей и как создаются параллельные корпуса
📍 Как разработчики учат модели учитывать контекст, интерпретировать метафоры и идиомы
Ведущая, продюсер: Мария Бочарова
Монтажер: Андрей Чиркин
🎧 Подписывайтесь на нас в соц. сетях:
t.me/lingvo_podcast
vk.com/lingvopodcast
📩 Вопросы и предложения отправляйте на почту: [email protected]
Таймкоды:
01:20 Как все начиналось: Манхэттанский проект и правиловые переводчики
04:05 Первые модели статистического перевода
07:50 Как нейросети поменяли правила игры
10:50 Как работает перевод для разных грамматических систем
12:40 Перспективы использования больших языковых моделей
15:50 Как собираются параллельные корпуса
20:10 Как оценивать модели перевода: бенчмарки, эталонные корпуса, нейросетевые метрики, люди
25:25 Путь Александра в Яндекс и автоматический перевод
27:40 Чувашско-русский переводчик, над которым работал Александр
33:25 Зачем большому бизнесу перевод для малых языков
35:00 Какие были сложности при сборе данных для чувашского языка
36:40 Лайфхаки по обучению моделей для малых языков
40:10 Перспективы корпуса чувашского языка: распознавание и генерация речи
43:05 Достигли ли своего предела технологии перевода? Технологии speech-to-speech, мультимодальные GPT, перевод по фото, локализация.
Как современные технологии делают доступнее мир для слабослышащих людей? 🫰🏻 В новом выпуске подкаста мы встретились с Лизой Петровой — Computer Vision инженером из SberDevices. Лиза и ее команда занимаются задачами, связанными с компьютерным зрением и автоматической обработкой жестовых языков.
Выпуск получился очень интересным! Мы обсудили:
📍Как собирались и готовились данные для самого большого датасета для распознавания РЖЯ
📍Важно ли разработчикам знать жестовый язык, чтобы делать state-of-the-art модели
📍Как команде удалось создать лучшую в мире модель по распознаванию американского жестового языка
Ведущая, продюсер: Мария Бочарова
Монтажер: Андрей Чиркин
🎧 Подписывайтесь на нас в соц. сетях:
t.me/lingvo_podcast
vk.com/lingvopodcast
📩 Вопросы и предложения отправляйте на почту: [email protected]
Таймкоды:
0:42 Путь Лизы в Data Science и карьера в SberDevice
4:14 Проекты R&D команды SberDevices: HaGRID, Slovo, EasyPortrait. Что такое face parsing, матирование, гармонизация
9:05 Инклюзия. Потребность в распознавании РЖЯ
11:30 Корректные обращения к слабослыщащим
12:46 Датасет Slovo – как он создавался и какие были проблемы
22:12 Изучение РЖЯ раКак современные технологии делают доступнее мир для слабослышащих людей? 🫰🏻
24:45 Лучшая в мире модель по распознаванию американского жестокого языка SignFlow
27:12 Как ML-модели работают с видео
30:48 План развития: непрерывная речь, перевод, контекст
33:43 Первый в мире открытый датасет РЖЯ и аналоги в других стран
35:56 Результаты обучения модели
37:29 Потенциал продукта
39:29 Будущее сурдопереводчиков
40:00 Мотивация работать в индустрии
А еще:
📍Как сразу после бакалавриата поступить на PhD в Америку
📍Как пройти на стажировку в Amazon
📍Чем работа в академии отличается от карьеры в индустрии
📍Кто такой Knowledge-engineer и как он помогает улучшать работу голосовых помощников
Ведущая, продюсер: Мария Бочарова
Монтажер: Андрей Чиркин
🎧 Подписывайтесь на нас в соц. сетях:
t.me/lingvo_podcast
vk.com/lingvopodcast
📩 Вопросы и предложения отправляйте на почту: [email protected]
Таймкоды:
01:10 Путь Марины в лингвистике и учеба в Вышке
04:00 Поездка во Францию по обмену и первые публикации
04:30 Учеба в летних школах в Европе: Нидерланды, Чехия, Англия и Франция
05:40 PhD сразу после бакалавриата и оффер в Университет Калифорнии в Санта-Барбаре
07:30 Магистратура vs. PhD с точки зрения финансов
08:35 "Стипендия на PhD в течение 5 лет на уровне прожиточного минимума"
09:45 Процесс подачи заявки на PhD и особенность учебы
22:03 Какие исследования Марина проводит в рамках PhD
27:25 Собеседование в Amazon
31:00 Чем занимается knowledge-engineer в команде голосового помощника Amazon
37:00 Победа в соревновании Alexa Prize (Amazon) по созданию чат-бота
43:35 Research в академии vs. research в индустрии vs. продуктовая команда
50:05 Карьерные планы Марины
50:30 Менторская программа от Google
• В чем особенность R&D команд и над какими интересными проектами работают в SberDevices;
• Как обучаются и оцениваются большие языковые модели (LLM)?
• В чем особенность ChatGPT и как после его выхода изменились тренды в Natural Language Processing?
Ведущая: Мария Бочарова
Монтажер: Андрей Чиркин
Редактор: Вероника Артибякина
🎧 Подписывайтесь на нас в соц. сетях:
t.me/lingvo_podcast
vk.com/lingvopodcast
📩 Вопросы и предложения отправляйте на почту: [email protected]
Таймкоды:
0:40 Путь Маши в Data Science: мехмат МГУ, ШАД, Сбер
4:20 В чем особенность R&D команд?
7:28 Что драйвит Машу в ее работе?
9:38 Как параллельно работать, преподавать и писать диссертацию?
13:43 Что такое языковая модель?
17:33 Как обучаются мультиязычные модели?
18:40 В чем особенность ChatGPT?
21:00 Как оценивать результаты работы языковой модели?
24:44 Что такое бенчмарк
25:44 Почему языковые модели могут проваливаться на дошкольных заданиях?
28:22 Что такое AGI?
34:31 Интересные проекты от SberDevices
37:55 Про NLP конференции
41:38 Тренды NLP в 2024
• Как работает технология преобразования аудио в текст и что такое липсинк.
• Как технологии синтеза речи используются в индустрии: от озвучки аудио-книг до голосовых ассистентов.
• С какими проблемами сталкиваются text-to-speech инженеры и почему Алиса не очень хорошо воспроизводит аббревиатуры
Ведущая: Мария Бочарова
Монтажер: Андрей Чиркин
Редактор: Татьяна Еремичева
🎧 Подписывайтесь на нас в соц. сетях:
t.me/lingvo_podcast
vk.com/lingvopodcast
📩 Вопросы и предложения отправляйте на почту: [email protected]
• Как психолингвисты помогают выявлять речевые нарушения и разрабатывают методы реабилитации
• Что влияет на успешность освоения навыка чтения у детей и как работает "батарея" тестов
• Как проводятся эксперименты и собираются данные в Центре языка и мозга
Ведущая: Мария Бочарова
Монтажер: Андрей Чиркин
Редактор: Татьяна Еремичева
🎧 Подписывайтесь на нас в соц. сетях:
vk.com/lingvopodcast
t.me/lingvo_podcast
📩 Вопросы и предложения отправляйте на почту: [email protected]
Сначала вы долго думаете, что вам будет интересно изучать в бакалавриате, а потом нужно делать еще более сложный выбор: определяться, в какой университет подавать документы. Мы вам сегодня поможем и расскажем о лингвистических программах в трех топовых университетах: Вышке, МГУ и РГГУ. Многие преподаватели Вышки выпустились из МГУ — значит ли это, что программы ничем не отличаются? А, может быть, наоборот? Мы пригласили Диану Врубель (из МГУ) и Настю Российскую (из РГГУ), чтобы узнать, как живется лингвистам из других университетах. В этом выпуске:
• какие у Вышки, МГУ и РГГУ фундаментальные различия: курсы по выбору, треки обучения, проекты, экспедиции и лаборатории;
• правда ли, что в МГУ учатся одни олимпиадники, а в Вышке сложнее сдавать сессии;
• где лучше преподают программирование и NLP;
• куда лучше поступить тем, кто хочет заниматься нейролингвистикой;
• в каких вузах больше возможностей для развития студентов в академической среде и поиска работы в индустрии;
Ведущие подкаста: Маша Бочарова и Ксюша Данилова
Монтажер: Дана Оспанова
Редактор: Саша Кибатова
🎧 Подписывайтесь на наш Вконтакте: vk.com/lingvopodcast
📩 Вопросы и предложения отправляйте на почту: [email protected]
Компьютерная лингвистика – инновационное научное направление, а технологии Natural language processing (NLP) вносят революционные изменения в наши жизни. Удобные чат-боты и голосовые помощники, быстрая обработка документов и генерация текстов (ChatGPT) – эти и многие другие важные задачи решают компьютерные лингвисты. Специалистов в этой области обучают в Вышке. В этом выпуске вы узнаете:
• какие задачи решают компьютерные лингвисты: чат-боты, обработка речи и многое другое;
• куда лучше идти, если хочешь заниматься NLP: на ФКН или ФиКЛ;
• как построен курс по компьютерной лингвистике в Вышке;
• какие крутые проекты можно создавать уже в бакалавриате;
• какие перспективы ждут выпускника компьютерного трека.
Монтажер: Андрей Чиркин
Редактор: Саша Кибатова
🎧 Подписывайтесь на наш Вконтакте: vk.com/lingvopodcast
📩 Вопросы и предложения отправляйте на почту: [email protected]
• реально ли совмещать работу и учёбу в Вышке и как написать идеальное резюме;
• где лучше работать студенту: в корпорации или в стартапе, – и в чем между ними разница;
• какие курсы ФиКЛа точно пригодятся на будущей работе;
• и как попасть в МТС AI и чем там занимаются разработчики-лингвисты.
Ведущие подкаста: Маша Бочарова и Ксюша Данилова
Монтажер: Андрей Чиркин
Редактор: Саша Кибатова
🎧 Подписывайтесь на наш Вконтакте: vk.com/lingvopodcast
📩 Вопросы и предложения отправляйте на почту: [email protected]
Всё это время мы говорили о направлениях в лингвистике. Но что делать, если это не твоё? Решили разобраться с Женей Чугреевым, студентом 4 курса ФиКЛа и аналитиком в Управлении торгового финансирования в Сбере, и нашей ведущей Ксюшей Даниловой – бренд-маркетологом в Тинькофф.
Мы обсудили:
• реально ли за год уйти из лингвистики в другую сферу, и, если да, то как;
• как выделиться среди кандидатов с профильным образованием, если ты гуманитарий;
• чем ФиКЛ лучше других гуманитарных программ с точки зрения современного рынка труда;
• и много других вопросов, касающихся смены деятельности.
Ведущие подкаста: Маша Бочарова и Ксюша Данилова
Монтажер: Дана Оспанова
Редактор: Саша Кибатова
🎧 Подписывайтесь на наш Вконтакте: vk.com/lingvopodcast
📩 Вопросы и предложения отправляйте на почту: [email protected]
From the publisher's feed
Подкаст о языковых технологиях и лингвистические исследованиях. Обсуждаем с гостями из академии и индустрии исследования, работу в IT и академическую карьеру.
📍 Мы в…
📍 Мы в Vk: https://vk.com/lingvopodcast
📩 Вопросы и предложения отправляйте на почту: [email protected]
Проект реализуется совместно с НИУ ВШЭ.