Quantum Stat Crea el Repositorio NLP Colab

En enero, cubrimos el lanzamiento de la base de datos “Big Bad NLP Database” de Quantum Stat, que contiene cientos de conjuntos de datos diferentes para que los desarrolladores de aprendizaje automático los utilicen. Fue un gran avance para el procesamiento de lenguaje natural (NLP), y la empresa ha creado ahora “The Super Duper NLP Repo”.

Repositorio NLP Colab de Quantum Stat

The Super Duper NLP Repo

Según Ricky Costa, CEO de Quantum Stat, la necesidad de una nueva base de datos surgió del avance de la industria de NLP. Debido a esto, Quantum Stat se dispuso a encontrar nuevas soluciones y a dar a los desarrolladores acceso directo al código.

Ricky Costa dio una entrevista a Unite.AI que se puede encontrar aquí.

La base de datos The Super Duper NLP Repo contiene más de 100 cuadernos Colab, que ejecutan código de aprendizaje automático para diferentes tareas de NLP. Los cuadernos Colab ayudan a difundir varios modelos y brindan una forma para que los desarrolladores experimenten, ya que proporcionan GPU/TPU gratuitas en los servidores de Google.

El diseño de la nueva base de datos es similar al anterior y fácil de seguir. Incluye el nombre del cuaderno, la fecha en que se agregó, una descripción, modelo, tarea, creador y un enlace para abrir en Colab.

Según la empresa, los cuadernos de la base de datos provienen de investigadores de inteligencia artificial independientes y de la industria. Algunos de los incluidos son TensorFlow, Hugging Face y DeepPavlov.

Con los cuadernos, se pueden ejecutar muchos modelos, como BERT, TD, CNN y GPT-2. Hay muchas tareas, como clasificación, generación de texto, incrustaciones, diálogo, análisis de sentimiento y traducción de habla.

Según una publicación de Ricky Costa en Medium, “Hemos continuado con la misma mentalidad comunitaria para tener un destino para que los desarrolladores contribuyan con su propio código al campo en crecimiento de NLP. Si tienes un cuaderno para compartir, siempre puedes presionar el gran botón rojo”.

Procesamiento de Lenguaje Natural

El procesamiento de lenguaje natural se ocupa de las computadoras y los lenguajes humanos. Se utilizan técnicas y herramientas para permitir que las computadoras procesen, interpreten y analicen el lenguaje humano, y el campo se basa en otros como la lingüística, la informática, la ingeniería de la información y la inteligencia artificial.

El lenguaje humano debe convertirse primero para que una computadora pueda manipularlo. Eventualmente, una máquina podrá leer y comprender el lenguaje humano, así como derivar significado de él.

El NLP está haciendo mucho progreso gracias al acceso a los datos y al aumento de la potencia computacional. Algunos de los campos que utilizan NLP incluyen la atención médica, las finanzas, los medios y los recursos humanos.

Hay muchas más aplicaciones para NLP, como los chatbots, los asistentes digitales, la organización de documentos, el análisis de sentimiento y la contratación de talentos. En el caso de los asistentes digitales, como Alexa de Amazon , se utiliza NLP para interpretar comandos de voz y responder en consecuencia. El verdadero poder de esto es que permite al usuario asignar tareas cognitivas a la tecnología, lo que permite al individuo enfocarse en otras áreas.

Cuando se trata de análisis de sentimiento, las técnicas de NLP ayudan a establecer conexiones entre el uso del lenguaje y las reacciones y sentimientos de las personas. Las empresas pueden utilizar esto para descubrir cosas como cómo se recibe un producto por parte de los usuarios.

El Repositorio NLP Colab de Quantum Stat ayuda a reunir todo esto en un solo lugar. Los desarrolladores pueden confiar en The Super Duper NLP Repo como una oportunidad para explorar y experimentar con diferentes modelos, y está formateado de una manera muy informativa y fácil de seguir. Quizás su mayor fortaleza es que también proporciona una plataforma para investigadores de inteligencia artificial independientes.