Как участники интенсива по ML тренируют нейросети понимать суть текста

Первые впечатления студентов-разработчиков от совместной программы Яндекса и Университета «Сириус»

Как участники интенсива по ML тренируют нейросети понимать суть текста

Анализ данных

С 4 по 16 ноября 2019 года Яндекс и Университет «Сириус» проводят практический интенсив для студентов-разработчиков в Сочи. За две недели участники должны воспроизвести результаты последних исследований в сфере машинного обучения: например, по составлению краткого содержания длинных текстов. Академия Яндекса поговорила с командой участников и их куратором Вадимом Филипповичем о задачах, которые предстоит решить во время смены.

Верхний левый угол — Николай Шаталов; верхний правый угол — Вадим Филиппович, куратор команды; левый нижний угол — Саша Илларионов; нижний правый угол — Паша Факанов.
Верхний левый угол — Николай Шаталов; верхний правый угол — Вадим Филиппович, куратор команды; левый нижний угол — Саша Илларионов; нижний правый угол — Паша Факанов.

Расскажите о том, как собралась команда. Какой у вас был опыт до этого?

Саша Илларионов: Нам повезло, что у всей команды есть живой интерес и опыт в обработке естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Моё путешествие в машинное обучение началось с соревнования по определению дубликатов вопросов на Kaggle. С тех пор хотелось узнавать и делать больше и больше. Мне удалось съездить на первый студенческий интенсив от Яндекса и «Сириуса» вместе с Пашей. Тогда мы занимались анализом эмоциональной окраски рецензий, и в этот раз решили не упускать возможность поработать вместе снова.

Николай Шаталов: Я студент первого курса магистратуры факультета вычислительной математики и кибернетики в МГУ. Мой научный руководитель — Константин Вячеславович Воронцов, человек-легенда в машинном обучении, благодаря которому я углубился в задачи обработки естественного языка. С тех пор стараюсь я расширять свой кругозор и держаться в курсе передовых разработок, а интенсив — благоприятная среда для того, чтобы их улучшить.

Паша Факанов: Текстами я занимаюсь со второго курса, когда пошёл в Финтех Школу Тинькофф и параллельно изучать дополнительные курсы по машинному обучению. Потом стажировался в Тинькофф Банке и вёл несколько университетских проектов, где углубился в обработку естественного языка. Этим летом я углубил свою экспертизу в NLP-отделе X5 Retail Group, где занимался диалоговыми системами и разрабатывал чат-бота.

Как вы выбирали тему? Какой результат хотите воспроизвести на смене?

Вадим Филиппович: Придумывая тему для смены я просматривал arXiv — сайт, на котором публикуются самые свежие научные статьи. Отобрал около ста новых публикаций и остановился на исследовании по Levenshtein Transformer. Его опубликовали пару месяцев назад, и потому будет интересно стать первыми в проверке его качества на русском языке.

Саша: Архитектура Levenshtein Transformer применяется во многих задачах, связанных с текстами: машинном переводе, автоматической редактуре и кратком пересказе статей. На смене мы займёмся применением модели к пониманию сути текстов, выделению ключевых моментов в них. Такая функциональность востребована в местах, где люди «не успевают» за потоком входящей информации: банках, биржах и страховых компаниях.

Особенность нейросетей-«трансформеров» в том, что они находят связи и отношения между словами в тексте, которые могут находится далеко друг от друга, и сохраняют контекст. Это позволяет им улавливать смысл слов и синтезировать их в общий класс: например, если в статье говорится о бобслее, хоккее и футболе, результатом может стать выражение «виды спорта».

В чём преимущество именно этой архитектуры перед другими?

Вадим: Она отличается от обычной Baseline Transformer более высокой скоростью работы — ввиду того, что модель сама учится выкидывать лишние и вставлять нужные слова для поиска оптимального решения. Кроме того, авторы статьи утверждают, что время работы Levenshtein Transformer ниже примерно в пять раз. Мне этот результат кажется неправдоподобным, но даже если нам удастся ускорить работу нейросети в 2–3 раза, то это будет очень весомый результат.

На каких данных вы обучаете нейросеть?

Паша: На датасете из статей и их заголовков, собранном на основе текстов «РИА Новости». Заголовки при этом используются в качестве проверки, как краткий конспект текста — объём самих новостей небольшой, и заголовки чаще всего хорошо соотносятся с их сутью. Мы не стали брать данные из Дзена или других медиа, потому что там эта параллель не так очевидна.

Какие подводные камни могут возникнуть при воспроизведении чужого исследования?

Саша: Нам может просто не хватить вычислительных мощностей — авторы статьи используют ресурсы в 8 раз больше, чем те, которые есть в «Сириусе». Но кроме них есть надежда на сервера Школы анализа данных. Ещё мы столкнулись со смысловыми пропусками в статье: зато у нас есть возможность самим её дополнить или связаться с авторами.

Как вы разделяете обязанности между собой?

Саша: Мы стараемся играть на своих сильных сторонах. Я координирую работу команды и занимаюсь превращением нашей модели в продукт: чтобы другие люди смогли применять её для своих практических задач. У Паши широкий кругозор, и поэтому он погружается в исследования и отвечает за научное обоснование наших экспериментов. А Коля внимательно подготавливает инфраструктуру для обучения, потому что ошибки в нём дорого стоят.

Чего вы хотите добиться за смену?

Вадим: Мы поставили перед собой амбициозную задачу: не только реплицировать оригинальную статью, но и внести улучшения в ее архитектуру — для использования в продакшн-системах. Планируем реализовать много экспериментов: как удачных, так и не очень!

Саша: Обойти все подводные камни и создать работающий продукт: сделать удобный интерфейс для работы с моделью и презентовать MVP. А после интенсива хотим продолжить развивать этот проект.

Больше по теме

Анализ данных

Как устроена онлайн-магистратура Вышки по наукам о данных

Рассказывают академические руководители программы Евгений Соколов и Владимир Подольский

Анализ данных

Студенты Y-DATA разработали пайплайн, который может помочь врачам в ранней диагностике рака легких

«Наша система выдает результат, сравнимый с мнением врача-рентгенолога»

Анализ данных

Проект по распознаванию бирок на одежде от студентов CS центра

Компьютерное зрение и программирование на практике в Новосибирске

Анализ данных

Что такое краудсорсинг и почему ему нужно учиться?

Как аналитикам и датасаентистам организовать разметку данных

Анализ данных

Инструменты в помощь аналитику данных

«Коробочные» решения, библиотеки для глубинного обучения и сервисы для создания интерактивных графиков

Анализ данных

Истории студенток, которые закончили и ШАД, и ШМЯ

Было вдвойне сложно, и им понравилось

Анализ данных

Яндекс + Университет «Сириус» = интенсив по машинному обучению

Анализ зашифрованных данных, генерация панорам с высоты птичьего полёта и другие эксперименты, которые можно будет провести во время учёбы