Студентка нашей программы приняла участие в Лингвоподкасте

Александра Коновалова рассказала в интервью, какие задачи решают компьютерные лингвисты, чем она занимается в Центробанке и какие карьерные перспективые есть у выпускников магистерской программы "Компьютерная лингвистика". 

Мария Бочарова, Лингвоподкаст

Александра Коновалова, выпускница ОП "Компьютерная лингвистика" 2023 года, стала гостей Лингвоподкаста – проекта от студентов ФиКЛа Вышки о лингвистике и тех, кто ее изучает. В выпуске подкаста, посвященному компьютерной лингвистике, Александра обсудила вместе с ведущими:

• какие задачи решают компьютерные лингвисты: чат-боты, обработка речи и многое другое;
• как построен курс по компьютерной лингвистике в Вышке;
• какие крутые проекты можно создавать уже в бакалавриате;
• чем она занимается в ЦБ в качестве текстового аналитика;
• и какие перспективы ждут выпускника компьютерного трека.

Интервью можно послушать на всех популярных стриминговых платформах!

 Apple Podcasts:
https://podcasts.apple.com/ru/podcast/лингвоподкаст/i..

 Яндекс.Музыка:
https://music.yandex.com/album/24707066/track/1153760..

 Другие платформы:
https://ligvopodcast.mave.digital/ep-9

Публикуем несколько отрывков из интервью. 

– Саша, чем ты занимаешься в ЦБ? 
Так получилось, что я работаю в отделе, который никак не связан с Data Science: это был просто отдел, связанный с компьютеризацией разных процессов, в том числе связанных с обработкой документов. В команду решили нанять текстового аналитика, который бы помог справиться с огромным потоком бумаг, которые поступают в банки. Для начала меня попросили сделать поисковой сервис, который бы облегчил поиск документов по огромной базе. Для этого, во-первых, мне нужно было отформатировать все и привести в однотипный формат, а во-вторых, мне нужно было решить проблему распознавания текста в PDF и наладить поиск, который бы хорошо ранжировал результаты по релевантности. Результат моей работы произвел вау-эффект на весь отдел.

– Как твои коллеги, далекие от NLP и нейронных сетей, реагируют на инструменты, которые ты разрабатываешь?
Я замечала два типа реакций людей на NLP. Первые в принципе не доверяют и не понимают. Если они видят, что модель работает не на 100% (а, напирмер, на 95%), значит это плохая модель. По из мнению, с такой задачей лучше бы тогда справился сотрудник – он бы точно не ошибся. Для второго типа людей NLP – это магия. Они говорят "вау!", даже если не понимают, что там происходит на самом деле под капотом. 

– Расскажи, хорошо ли развита проектная деятельность на программе?
Мне очень нравится, что в Школе лингвистики с 1 курса есть возможность участвовать в научной работе: публиковаться, ездить на конференции, писать статьи в соавторстве и составлять заявки на гранты. <...> Проще, если ты участвуешь в какой-нибудь лаборатории или работаешь с НУЛом: тогда у тебя уже есть готовая идея, ты получаешь опыт работы с команде и выпуска финального продукта.