В рубрике как это работает у них проект Nueva Economía de la Lengua [1], Новая языковая экономика в Испании.
В его основе инвестиции в размере 1.1 миллиарда евро в изучение испанского языка из которых:
- 475 миллионов евро идёт на создание цифровой платформы изучение языка и оцифровку материалов Института Сервантеса
- 330 миллионов евро идёт на создание языковых моделей для работы искусственного интеллекта.
Эти модели уже активно создаются. Из последних можно привести в пример ESCORPUS [2] языковая модель высокого качества на 50 миллионов слов, а также исходный код и многочисленные другие модели языков и публикации научные и популярные [3] создаваемые в суперкомпьютерном центре в Барселоне.
Обо всём этом, проектах и результатах, на сайте Министерства экономики Испании [4], результатов там немало.
Всё это делает испанский язык наиболее вероятным языком после английского языка по появлению новых продуктов на базе языковых моделей. Может быть ещё китайский язык составляет конкуренцию, разве что.
С точки зрения работы с данными можно рассматривать этот план как создание огромных качественных открытых наборов данных с чётко сформулированными целями в рамках долгосрочной государственной политики.
Испанский язык один из наиболее распространённых в мире и его распространение явно продолжится.
А есть ли на постсоветском пространстве похожие инициативы? Есть ли государственные инвестиции и открытые модели для русского, казахского, армянского, узбекского и других языков? Можно ли сохранять свои языки популярными и востребованными не вкладываясь в технологии их применения?
Ссылки:
[1] https://planderecuperacion.gob.es/como-acceder-a-los-fondos/pertes/perte-nueva-economia-de-la-lengua
[2] https://huggingface.co/datasets/LHF/escorpius
[3] https://github.com/PlanTL-GOB-ES
[4] https://plantl.mineco.gob.es/Paginas/index.aspx
#opendata #datasets #spain #languages #government #policy #eu
В его основе инвестиции в размере 1.1 миллиарда евро в изучение испанского языка из которых:
- 475 миллионов евро идёт на создание цифровой платформы изучение языка и оцифровку материалов Института Сервантеса
- 330 миллионов евро идёт на создание языковых моделей для работы искусственного интеллекта.
Эти модели уже активно создаются. Из последних можно привести в пример ESCORPUS [2] языковая модель высокого качества на 50 миллионов слов, а также исходный код и многочисленные другие модели языков и публикации научные и популярные [3] создаваемые в суперкомпьютерном центре в Барселоне.
Обо всём этом, проектах и результатах, на сайте Министерства экономики Испании [4], результатов там немало.
Всё это делает испанский язык наиболее вероятным языком после английского языка по появлению новых продуктов на базе языковых моделей. Может быть ещё китайский язык составляет конкуренцию, разве что.
С точки зрения работы с данными можно рассматривать этот план как создание огромных качественных открытых наборов данных с чётко сформулированными целями в рамках долгосрочной государственной политики.
Испанский язык один из наиболее распространённых в мире и его распространение явно продолжится.
А есть ли на постсоветском пространстве похожие инициативы? Есть ли государственные инвестиции и открытые модели для русского, казахского, армянского, узбекского и других языков? Можно ли сохранять свои языки популярными и востребованными не вкладываясь в технологии их применения?
Ссылки:
[1] https://planderecuperacion.gob.es/como-acceder-a-los-fondos/pertes/perte-nueva-economia-de-la-lengua
[2] https://huggingface.co/datasets/LHF/escorpius
[3] https://github.com/PlanTL-GOB-ES
[4] https://plantl.mineco.gob.es/Paginas/index.aspx
#opendata #datasets #spain #languages #government #policy #eu
planderecuperacion.gob.es
PERTE Nueva economía de la lengua
Una oportunidad para aprovechar el potencial del español y de las lenguas cooficiales como factor de crecimiento económico y competitividad internacional.
В рубрике интересных наборов данных ДетКорпус [1] аннотированный корпус русской детской литературы, который отражает литературный процесс XX—XXI в. Включает включает более 2273 прозаических произведений, написанных на русском языке в период с 1900-х по 2010-е годы и адресованных детям и подросткам.
Опубликован в виде интерфейса для поиска и в виде набора данных, общим объёмом около 1 ГБ в архиве [2] и под лицензией Creative Commons Zero.
Полезный набор данных для многих задач связанных с анализом текстов для детей и изучением русского языка в принципе.
Ссылки:
[1] http://detcorpus.ru/
[2] https://dataverse.pushdom.ru/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.31860/openlit-2021.4-C001
#opendata #datasets #russian #languages
Опубликован в виде интерфейса для поиска и в виде набора данных, общим объёмом около 1 ГБ в архиве [2] и под лицензией Creative Commons Zero.
Полезный набор данных для многих задач связанных с анализом текстов для детей и изучением русского языка в принципе.
Ссылки:
[1] http://detcorpus.ru/
[2] https://dataverse.pushdom.ru/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.31860/openlit-2021.4-C001
#opendata #datasets #russian #languages
В журнале IEEE Spectum вышел обзор Top Programming Languages 2022 [1] о самых популярных языках программирования по категориям сводного рейтинга (spectrum), вакансий и трендов.
Там же у них методика [2] на основе частотности упоминаемости на различных ресурсах и
Python на 3-м месте в вакансиях и на первом в остальных. Чему я лично рад, поскольку Python вот уже много лет мой любимый язык программирования, не удивительна популярность Java, а вот SQL резко выбился в лидеры востребованности у работодателей.
В том же журнале об этом отдельная статья The Rise of SQL [3], но там даже не упоминают Modern Data Stack, унификацию языка запросов, восхождение dbt и тд. В общем у меня нет ощущения значительной глубины понимания из той заметки, но, их взгляд на происходящее имеет право на существование.
Для сравнения в исследовании JetBrains за прошлый год на первом месте был Javascript [4] и мне лично, наоборот, это не нравится, JS вообще не вызывает у меня симпатии с самого его зарождения. И у JetBrains в исследованиях гораздо популярнее и востребованнее Go и Rust и другие молодые языки разработки.
Поэтому к публикации в IEEE Spectrum надо бы относится с долей осторожности, но изучать и преподавать Python никогда не поздно;)
Ссылки:
[1] https://spectrum.ieee.org/top-programming-languages-2022
[2] https://spectrum.ieee.org/top-programming-languages-methods
[3] https://spectrum.ieee.org/the-rise-of-sql
[4] https://www.jetbrains.com/lp/devecosystem-2021/
#python #languages #programming
Там же у них методика [2] на основе частотности упоминаемости на различных ресурсах и
Python на 3-м месте в вакансиях и на первом в остальных. Чему я лично рад, поскольку Python вот уже много лет мой любимый язык программирования, не удивительна популярность Java, а вот SQL резко выбился в лидеры востребованности у работодателей.
В том же журнале об этом отдельная статья The Rise of SQL [3], но там даже не упоминают Modern Data Stack, унификацию языка запросов, восхождение dbt и тд. В общем у меня нет ощущения значительной глубины понимания из той заметки, но, их взгляд на происходящее имеет право на существование.
Для сравнения в исследовании JetBrains за прошлый год на первом месте был Javascript [4] и мне лично, наоборот, это не нравится, JS вообще не вызывает у меня симпатии с самого его зарождения. И у JetBrains в исследованиях гораздо популярнее и востребованнее Go и Rust и другие молодые языки разработки.
Поэтому к публикации в IEEE Spectrum надо бы относится с долей осторожности, но изучать и преподавать Python никогда не поздно;)
Ссылки:
[1] https://spectrum.ieee.org/top-programming-languages-2022
[2] https://spectrum.ieee.org/top-programming-languages-methods
[3] https://spectrum.ieee.org/the-rise-of-sql
[4] https://www.jetbrains.com/lp/devecosystem-2021/
#python #languages #programming
В рубрике интересных наборов данных United Nations Parallel Corpus [1] с одной стороны многим известный, а с другой, на удивление, далеко не всем.
Этот набор данных включает связанные тексты на разных языках позволяя развивать технологии перевода, как минимум, между популярными языками которые использует ООН.
В общей сложности это 799 276 документов и 1 727 539 пар связанных документов.
Доступно под свободной лицензией, но не стандартной, а с требованием упоминания ООН и исследования в рамках которого этот набор данных был создан.
Ссылки:
[1] https://conferences.unite.un.org/uncorpus
#opendata #un #datasets #languages #translation
Этот набор данных включает связанные тексты на разных языках позволяя развивать технологии перевода, как минимум, между популярными языками которые использует ООН.
В общей сложности это 799 276 документов и 1 727 539 пар связанных документов.
Доступно под свободной лицензией, но не стандартной, а с требованием упоминания ООН и исследования в рамках которого этот набор данных был создан.
Ссылки:
[1] https://conferences.unite.un.org/uncorpus
#opendata #un #datasets #languages #translation
Кому принадлежат языки? Я имею в виду не языки программирования, а я разговорные языки. Вопрос этот одновременно философский, не без политики, и очень практичный.
Практичный потому что во многих задачах связанных с аттрибутированием объектов, будь то документы, данные, тексты, изображения и тд. можно идентифицировать язык его содержания, то далеко не всегда содержатся сведения о его географической привязке/происхождении. К примеру, если содержание на испанском языке, то как понять связан ли объект/происходит ли из Испании, а может он из Мексики, или из Чили?
Аналогично, если содержание на арабском языке, то то есть десяток стран откуда оно может происходить. И так довольно много разных языков, в первую очередь межгосударственных языков, официальных языков ООН, языков распространившихся в результате культурной/колониальной экспансии с 14 по 20 века и тд.
Какие-то языки, такие как английский, французский, испанский, португальский, уже давно имеют меньше носителей речи в странах своего происхождения чем в странах культурной и языковой экспансии.
Одновременно с этим есть узко национальные языки, применение которых почти всегда означает что объект связан с конкретной культурной средой находящейся в конкретной стране. К примеру, японский, малайский, индонезийский, фарси, польский, финский и другие языки имеют почти 100% атрибуцию с конкретной географической территорией.
Всё так, языки можно частично разметить и использовать матрицу сопоставления языка и страны. Но так работает не всегда. Один объект может несколько языковых и территориальных характеристик. К примеру, румынский исследователь на румынском языке пишет о геологических разломах в Иране. Относить его статью к Румынии или к Ирану? Или польский турист публикует GPX трек путешествия по Греции, описывая его на польском языке. Относить ли его к Польше или к Греции? Эти случаи не самые сложные, их можно разбирать по приоритетности геопривязки. Имея несколько геоклассификацией определять несколько или одну приоритетными к контексте.
Самое сложное, пока что, из того что я встречал - это статьи в глобальных энциклопедиях вроде Википедии. Как их классифицировать? Как разметить все статьи в выбранной вики с точки зрения геопривязки? Как вообще превратить Википедию в базу именно геоданных? Понятно что часть статей имеющих координаты или указание территорий легко сопоставляются через Wikidata, но большую часть статей простым образом не разметишь.
Всё это практические, прикладные вопросы взгляда на языки. У меня перед глазами есть несколько задач анализа больших баз данных с содержанием на разных языках где такие вопросы очень актуальны.
А есть ещё те самые философские вопросы. Кому принадлежат языки, буквально? Примерно как некоторые развивающиеся страны пытающиеся отказаться от английского или французского языка, как языка колониального наследия. Потому что в их восприятии это не универсальные языки, а языки конкретных стран Великобритании и Франции.
Или почему, к примеру, у многих есть восприятие что у России монополия на русский язык? Санкционные действия многих создателей контента пошли по пути отказа от русского языка. Хотя кроме РФ у него широкая диаспора, это разговорный язык всей Центральной Азии и значительной части Кавказа.
Национальные регуляторы и цензоры также приоритетом видят для себя языки которые они считают "своими". Что добавляет давления на глобальные проекты знаний с их стороны.
Не должны ли все языки быть достоянием человечества и наступит ли тот момент когда ни одно национальное правительство не будет "владеть" языками тех кто живёт на территории их стран?
#languages #thoughts
Практичный потому что во многих задачах связанных с аттрибутированием объектов, будь то документы, данные, тексты, изображения и тд. можно идентифицировать язык его содержания, то далеко не всегда содержатся сведения о его географической привязке/происхождении. К примеру, если содержание на испанском языке, то как понять связан ли объект/происходит ли из Испании, а может он из Мексики, или из Чили?
Аналогично, если содержание на арабском языке, то то есть десяток стран откуда оно может происходить. И так довольно много разных языков, в первую очередь межгосударственных языков, официальных языков ООН, языков распространившихся в результате культурной/колониальной экспансии с 14 по 20 века и тд.
Какие-то языки, такие как английский, французский, испанский, португальский, уже давно имеют меньше носителей речи в странах своего происхождения чем в странах культурной и языковой экспансии.
Одновременно с этим есть узко национальные языки, применение которых почти всегда означает что объект связан с конкретной культурной средой находящейся в конкретной стране. К примеру, японский, малайский, индонезийский, фарси, польский, финский и другие языки имеют почти 100% атрибуцию с конкретной географической территорией.
Всё так, языки можно частично разметить и использовать матрицу сопоставления языка и страны. Но так работает не всегда. Один объект может несколько языковых и территориальных характеристик. К примеру, румынский исследователь на румынском языке пишет о геологических разломах в Иране. Относить его статью к Румынии или к Ирану? Или польский турист публикует GPX трек путешествия по Греции, описывая его на польском языке. Относить ли его к Польше или к Греции? Эти случаи не самые сложные, их можно разбирать по приоритетности геопривязки. Имея несколько геоклассификацией определять несколько или одну приоритетными к контексте.
Самое сложное, пока что, из того что я встречал - это статьи в глобальных энциклопедиях вроде Википедии. Как их классифицировать? Как разметить все статьи в выбранной вики с точки зрения геопривязки? Как вообще превратить Википедию в базу именно геоданных? Понятно что часть статей имеющих координаты или указание территорий легко сопоставляются через Wikidata, но большую часть статей простым образом не разметишь.
Всё это практические, прикладные вопросы взгляда на языки. У меня перед глазами есть несколько задач анализа больших баз данных с содержанием на разных языках где такие вопросы очень актуальны.
А есть ещё те самые философские вопросы. Кому принадлежат языки, буквально? Примерно как некоторые развивающиеся страны пытающиеся отказаться от английского или французского языка, как языка колониального наследия. Потому что в их восприятии это не универсальные языки, а языки конкретных стран Великобритании и Франции.
Или почему, к примеру, у многих есть восприятие что у России монополия на русский язык? Санкционные действия многих создателей контента пошли по пути отказа от русского языка. Хотя кроме РФ у него широкая диаспора, это разговорный язык всей Центральной Азии и значительной части Кавказа.
Национальные регуляторы и цензоры также приоритетом видят для себя языки которые они считают "своими". Что добавляет давления на глобальные проекты знаний с их стороны.
Не должны ли все языки быть достоянием человечества и наступит ли тот момент когда ни одно национальное правительство не будет "владеть" языками тех кто живёт на территории их стран?
#languages #thoughts