Теперь нейросеть есть даже в клавиатуре моего смартфона. Раньше приложение SwiftKey выдавало подсказки при наборе текста с помощью n-грам. Это относительно простой способ: программа запоминает все ваши комбинации из трёх слов и частоту их использования, а когда вы набираете текст, подбирает к набранным двум словам наиболее вероятное третье.
В последней версии приложения всё по-другому: специальная нейросеть анализирует смысл всей набранной фразы и уже основываясь на её контексте пробует подобрать наиболее уместное слово. По ссылке есть хорошее короткое видео и схема, объясняющие разницу между двумя этими подходами.
Из-за того что в русском и украинском много падежей и вообще словоформ по сравнению с английским, кучу слов все равно приходилось набирать полностью. Очень надеюсь, что в дальнейшем нейросеть поможет решить это неудобство. Будем ждать - пока нейросеть работает только с английским, на остальные языки будут выкатывать позже, я переспросил у них в твиттере.
https://blog.swiftkey.com/swiftkey-debuts-worlds-first-smartphone-keyboard-powered-by-neural-networks/
Напомню, в феврале Microsoft купил SwiftKey за $250M. Всего у приложения более 300 миллионов пользователей.
Несколько ссылок в тему.
1. Ученый из MIT создал нейросеть, генерирующую речи для политиков. Там как раз интересно про n-грамы, а также я там перевел фрагмент собственно речи - почитайте, неплохо получается: http://www.technologyreview.com/view/545606/how-an-ai-algorithm-learned-to-write-political-speeches/
по-русски: http://apparat.cc/news/ai-political-speech/
2. В Стэнфорде разработали систему распознавания речи, которая набирает текст в три раза быстрее, чем человек на обычной клавиатуре. Но есть нюанс: исследователи соревновались с обычной клавиатурой, без предиктивного ввода.
http://hci.stanford.edu/research/speech/index.html
по-русски: http://apparat.cc/news/baidu-voice-recognition/
В последней версии приложения всё по-другому: специальная нейросеть анализирует смысл всей набранной фразы и уже основываясь на её контексте пробует подобрать наиболее уместное слово. По ссылке есть хорошее короткое видео и схема, объясняющие разницу между двумя этими подходами.
Из-за того что в русском и украинском много падежей и вообще словоформ по сравнению с английским, кучу слов все равно приходилось набирать полностью. Очень надеюсь, что в дальнейшем нейросеть поможет решить это неудобство. Будем ждать - пока нейросеть работает только с английским, на остальные языки будут выкатывать позже, я переспросил у них в твиттере.
https://blog.swiftkey.com/swiftkey-debuts-worlds-first-smartphone-keyboard-powered-by-neural-networks/
Напомню, в феврале Microsoft купил SwiftKey за $250M. Всего у приложения более 300 миллионов пользователей.
Несколько ссылок в тему.
1. Ученый из MIT создал нейросеть, генерирующую речи для политиков. Там как раз интересно про n-грамы, а также я там перевел фрагмент собственно речи - почитайте, неплохо получается: http://www.technologyreview.com/view/545606/how-an-ai-algorithm-learned-to-write-political-speeches/
по-русски: http://apparat.cc/news/ai-political-speech/
2. В Стэнфорде разработали систему распознавания речи, которая набирает текст в три раза быстрее, чем человек на обычной клавиатуре. Но есть нюанс: исследователи соревновались с обычной клавиатурой, без предиктивного ввода.
http://hci.stanford.edu/research/speech/index.html
по-русски: http://apparat.cc/news/baidu-voice-recognition/