ОБРАБОТКА ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА
Естественный язык — самый доступный и пластичный источник данных о человеческом мышлении. Результат интеллектуальной деятельности многих людей, текст, позволяет современным нейросетевым моделям обобщать знания, приобретать навыки, воспроизводить новые тексты для заданных задач.

Направление NLP объединяет исследования в области обучения языковых моделей, бенчмарков, создания мультиязычных и мультимодальных моделей.
направления работы
Обучение многоязычных моделей
Модели, объединяющие текст, изображения, звук
Решение проблем BlackboxNLP, малоресурсных языков
Сбор больших и надежных текстовых корпусов на 60+ языках
Тестирование интеллектуальных навыков людей и моделей
Мы предлагаем методологию тестирования, основанную на тестах для сильного ИИ — логике, здравом смысле, целеполагании в приложении к языковым данным. Придерживаясь методологии GLUE и SuperGLUE (т.е. оценка понимания естественного языка, General Language Understanding Evaluation), мы представляем набор тестовых заданий на General Language Understanding и лидерборд моделей. Russian SuperGLUE 2.0 развивает методологию, совершенствуя ее. Еще больше сложных интеллектуальных заданий и более надежный результат, масштабируемый на множество языков -- цель нашего проекта
проекты
Russian SuperGLUE 2.0
Мы открыты к сотрудничеству. Напишите нам, если у вас есть предложение о совместных проектах
КОНТАКТЫ
Лидер направления
Татьяна Шаврина