Quantum Stat створює репозиторій NLP Colab

У січні ми розповіли про випуск бази даних Quantum Stat «Big Bad NLP Database», яка містить сотні різних наборів даних для розробників машинного навчання. Це був великий крок для природної мови обробки (NLP), і компанія тепер створила «The Super Duper NLP Repo».

Репозиторій NLP Colab Quantum Stat

The Super Duper NLP Repo

За словами Рікі Кости, генерального директора Quantum Stat, необхідність у новій базі даних виникла через розвиток галузі NLP. Через це Quantum Stat почала шукати нові рішення та надавати розробникам прямий доступ до коду.

Рікі Коста дав інтерв’ю Unite.AI, яке можна знайти тут.

База даних The Super Duper NLP Repo містить понад 100 блокнотів Colab, які запускають код машинного навчання для різних завдань NLP. Блокноти Colab допомагають поширювати різні моделі та надають можливість розробникам експериментувати, оскільки вони забезпечують безкоштовний GPU/TPU на серверах Google.

Розклад нової бази даних схожий з попереднім і легко зрозумілий. Він містить назву блокноту, дату його додавання, опис, модель, завдання, автора та посилання для відкриття в Colab.

За словами компанії, блокноти в базі даних походять як від незалежних, так і від промислових дослідників штучного інтелекту. Серед них є TensorFlow, Hugging Face та DeepPavlov.

З допомогою блокнотів можна запустити багато моделей, таких як BERT, TD, CNN та GPT-2. Є багато завдань, таких як класифікація, генерація тексту, вкладення, діалог, аналіз настрою та переклад мови.

За словами Рікі Кости в Medium, «Ми продовжили роботу з тією ж спільнотою, щоб мати місце, де розробники могли б додавати свій власний код до галузі NLP. Якщо у вас є блокнот, який ви хочете поділитися, ви завжди можете натиснути велику червону кнопку».

Обробка природної мови

Обробка природної мови пов’язана з комп’ютерами та людською мовою. Використовуються різні техніки та інструменти, щоб дозволити комп’ютерам обробляти, інтерпретувати та аналізувати людську мову, а ця галузь запозичує знання з інших галузей, таких як лінгвістика, комп’ютерні науки, інформаційна інженерія та штучний інтелект.

Людську мову спочатку потрібно перетворити, щоб зробити її можливою для маніпулювання комп’ютером. Врешті-решт, машина зможе читати та розуміти людську мову, а також виводити з неї значення.

Обробка природної мови робить великий прогрес завдяки доступу до даних та збільшенню обчислювальної потужності. Серед галузей, які використовують обробку природної мови, є охорона здоров’я, фінанси, ЗМІ та кадри.

Є багато інших застосунків обробки природної мови, таких як чат-боти, цифрові помічники, організація документів, аналіз настрою та підбор кадрів. У випадку цифрових помічників, таких як Alexa від Amazon , обробка природної мови використовується для інтерпретації голосових команд та відповідної реакції. Справжня сила цього полягає в тому, що це дозволяє користувачеві призначити когнітивні завдання технології, що дозволяє людині зосередитися на інших ділянках.

Коли мова йде про аналіз настрою, техніки обробки природної мови допомагають встановити зв’язок між використанням мови та реакціями та почуттями людей. Компанії можуть використовувати це, щоб дізнатися речі, такі як те, як продукт сприймається користувачами.

Репозиторій NLP Colab Quantum Stat допомагає зібрати все це в одному місці. Розробники можуть покладатися на The Super Duper NLP Repo як на можливість досліджувати та експериментувати з різними моделями, а він оформлений у дуже інформативній та легкій для розуміння формі. Можливо, його найбільша сила полягає в тому, що він також надає платформу для незалежних дослідників штучного інтелекту.