TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #482 · 2.08

Я участвую в конкурсе разработчиков «Код Петербурга», проводимом совместно VK и городом. По условиям нужно сделать или VK-приложение или чат-бота для VK/Маруси с какой-то важной для жителя или гостя города функцией, и с использованием одного из предоставленных внешних API. Я попробовал воплотить свои давние мысли по семантическому поиску по текстам, в чем мне помог @wooferclaw. Что-то подобное мы пытались соорудить на хакатоне в Салехарде, но сейчас я пошёл дальше. Бот для Маруси, который ищет мероприятия в Петербурге с сайта KudaGo. При этом к боту подключён морфологический словарь и тезаурус, который умеет определять домены и ассоциативные связи между словами. Работает вроде неплохо. Во-первых, довольно точно ищет по прямым связям. Например, хорошо понимает, что слова «научный» и «наука» одинаковые, хотя в словаре словоформ они разные. Во-вторых, умеет находить связи по области: допустим, если попросить что-то про пришельцев, предлагает экспозицию о внеземных цивилизациях, хотя ни в описании, ни в ключевых словах этой экспозиции нет слова «пришелец» однокоренных с ним. Но этот поиск приводит и к забавным последствиям, которые лично я не считаю недостатком, а скорее щепоткой соли в работе алгоритма. Так, при запросе о пришельцах может выдать выставку о коммунальных квартирах (что действительно близко по смыслу, но человеку, который ищет пришельцев, скорее всего нужно не это). А ещё на слово «крокодилы» предлагает экскурсию по рекам и каналам, мне очень нравится :) Потестить можно, открыв Марусю (в приложении ВК или в отдельном) и сказав «Запусти навык Куда Пойти в Петербурге». А результаты конкурса будут в октябре. Там ещё второй этап, на него тоже что-нибудь подам. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #mafnes

当前筛选 #mafnes清除筛选

Как правильно считать корреляцию? На первой лекции по Asset pricing на ФИБ РЭШ я сообщаю студентам, что желательно никогда не считать корреляции между "уровнями цен". Корреляция стоимости барреля нефти и количества центов за один российский рубль является примером подобного "не стоит". Почему? Дело в трендах. Многие подобные "переменные уровня" несут внутри средне- и долгосрочные тренды. Рубль в долгосроке ослабляется к доллару, то есть центов за него постепенно дают всё меньше (это связано с более высокой инфляцией в России, чем в США). Нефтяные цены сложнее, но и в них бывают циклы роста и снижения. Корреляция даст связь трендов, а не реальной зависимости переменных. Смотрим исследование РБК и БКС. В доступном мне тексте написано: "показатель взаимосвязи рассчитывался для курса рубля к доллару, с одной стороны, и нефти марки Brent - с другой". Если это посчитано для цен, то такие корреляции считать не нужно, и делать из них выводы тоже не нужно. Действительно, для цен можно увидеть условное усиление связи в декабре 2022г по 20-дневным ценам (60-дневные не показывают подобной динамики). Если же посчитать корреляции доходностей $/руб. и Brent (ниже график по 20-дневным и 60-дневным отрезкам), то видно, что нет роста в ноябре-декабре 2022г и падения в начале 2023г после ввода "нового бюджетного правила". Мне также кажется, что стоит смотреть с Urals, в ней динамика важнее для рубля. Вывод: хотите сделать достаточно быстро и правильно - не делайте ничего с "трендовыми" и "нестационарными" переменными, это потребует большой аккуратности. #Ruble#Brent#MAFNES