Значить можна:

1) шукати, дороблювати або писати tokenizer, який розіб’є «MileyCyrusPopStar» у («Miley», «Cyrus», «Pop», «Star») або ще дрібніше — можна глянути на gensim.utils.tokenize, почитати наприклад тут — huggingface.co/...​/nlp-course/en/chapter6/1

2) об’єднати токени, які є однією сутністю («Miley», «Cyrus») у «MileyCyrus». Можна глянути тут — radimrehurek.com/...​ensim/models/phrases.html. Не знаю, чи це зараз найкращий варіант, давно за цим не слідкував

3) якщо цього недостатьно, наприклад ви хочете об’єднати синоніми або описки, то на натренувати ембеддінги на ваших документах (генеративних AI-промптах) після кроків 1) і 2)

4) далі отримані фрази(n-грами) і токени з дуже близькими ембеддінгами злити в єдиний обʼєкт. Тут виникне питання, яку форму зробити канонічною «MileyCyrus», «miley_cyrus» чи «Miley», потрібно буде придумати якісь правила

Також варто було б пошукати user generated сайти які часто оновлюються і розмічаються користувачами, можливо звідти можна було б витягнути канонічні форми.

З опису не дуже ясно які категорії бажано отримати. Це шось типу тегів (яких багато), чи менша кількість широких категорій типу «співачка». Чи взагалі деяка їєрархія — «Співачки» -> «Miley Cyrus». Якщо це відкрите питання, то як ці категорії будуть допомогати користувачам. Або іншими словами яке UX планується з використанням цих категорій. Якщо і це відкрите питання, то потрібно визначитись з прикладами UX, які підійдуть для ваших цілей.

В будь-якому разі багато існуючих класифікацій можна витягнути з існуючих датасетів, починаючи від Вікіпедії і закінчуючи самописними парсерами спеціалізованих сайтів.

Далі постане питання знаходження відповідності між канонічною формою поняття і її записами довільною мовою, наприклад «Miley Cyrus» і «MileyCyrusPopStar». Думаю, тут потрібно буде дивитися в сторону різноманітних tokenizers, хоча швидше за все прийдеться писати свій, або як мінімум допилювати існуючий. Далі маючи розбивку «miley_cyrus_live» на («miley», «cyrus», «live») бажано згрупувати токени у поняття «miley cyrus» та «live». Для цього можна використати щось типу models.phrases з бібліотеки Gensim.

Ці групи та одиночні токени вже можна використовувати як теги, хоча бажано буде продивитися найчастіші, деякі з них будуть загальними словами, марними з точки зору пошуку за ключовим словом.

Для побудови деякої ієрархії чи просто фільтрування цих недотегів можна побудувати відповідності між тегами і наприклад назвами статей з Вікіпедії чи інших датасетів.

P.S. Не претендую на ідеальний підхід до цієї задачі, просто мої прикидки.

Даже если 0.01% пойдет по психиатрам после ретрита, это уже плохо.

Откуда вы узнали, что они утаили диагноз? Вы реально проводите детективное расследование насчет каждого ученика, который стал странно себя вести? А как насчет тех, которые поняли, что все плохо через пару дней после окончания ретрита? В этих ретритах все на добровольцах держится, откуда у них столько времени, чтобы все тщательно расследовать?

Я не настолько знаком с этим разделом буддизма, чтобы уверенно представлять технику безопасности. Но, раз знающие люди утверждают, что в буддизме известны возможные последствия длительной Випассаны, то как минимум стоило бы предупреждать о таких исходах, пускай они и очень редки.

Может люди с большим опытом могли бы и разработать какой-то список «первых звоночков», после которых мирянину стоило бы остановиться, если он не желает такого просветления.

Насколько я понял, в ретритах Гоенки эти моменты не проговариваются, или на них недостаточно акцентируется внимание.

Насчет «не имеют права рассказывать о позитивном опыте» я ничего не говорил. Мой главный посыл — слабая техника безопасности десятидневных ретритов Гоенки.

Проблема в том, что не все знают, что у них назревает психическое расстройство, а техника безопасности этих ретритов по Гоенке слабая.

Моя позиция в том, что Випассана полезна, но рекламировать десятидневный ретрит новичкам в Випассане без акцента на том, что может пойти не так, без тщательных мер предосторожности — безответственно.

Я читал еще минимум 2 истории о съехавшей крыше. И там люди искали не кайфа, и не съезда крыши.

Советую попробовать 15 минут самой простой Випассаны. Описание легко найти в инете, схема очень простая.

Випассана отлично помогает заметить насколько современная культура частых переключений убивает наше тщательное «глубокое» мышление, и восстановиться.

А на десятидневный ретрит по Випассане сходу точно не стоит ехать, в другом комментарии расписал подробней.

Только сначала желательно почитать истории людей, у которых съехала крыша от такого десятидневного ретрита. Это очень редко, но бывает.

Вот, один из примеров, быстро нагуглил — ’She didn’t know what was real’: Did 10-day meditation retreat trigger woman’s suicide?

Причем, что интересно, в буддизме давно известно, что от такой практики может надолго смениться восприятие реальности («съехать крыша» по-народному). Но оптимистичный подход этих ретритов Гоенки не обращает на это внимание.

Когда-то читал детально об этом в англоязычных статьях, не могу сейчас найти.

«Разница в 100 раз» — не аргумент с учетом экспоненциального роста заражений.

BostonDynamics скриптует, а не ИИ делает. Речь об этом, а не о автомобилях.

Добрый день.
Нужно ли «продлевать» единый налог на следующий год?
Я сейчас на едином налоге и хочу понять, нужно ли на днях подать заявление на единый налог, если я планирую на нем оставаться в 2018.
Если нужно — то это тот же бланк, что и для переходящих на единый налог с общей системы?

Еще минус был при подключении, примерно как ниже описали, пришлось пару раз приспособиться к их графику. В остальном все нравится.

Обратите внимание на последнее поколение Nvidia GPU, оно заметно лучше для обучения глубоких нейронных сетей. См. Which GPU(s) to Get for Deep Learning: My Experience and Advice for Using GPUs in Deep Learning

Вы же не взяли пропуск на шутку, а шутить — шутите.

Странно, у меня самым быстрым шагом не меньше 22 минут занимало.

У монитора может быть ШИМ. Плюс сухой воздух в Глобале. Мы увлажнители воздуха включали в свое время.