Quantum Stat 创建了 NLP Colab 仓库

今年一月，我们报道了 Quantum Stat 的“Big Bad NLP 数据库”的发布，这是一个包含数百个机器学习开发者可以使用的数据集的数据库。这是自然语言处理（NLP）领域的一个重大发展，公司现在创建了“超级 NLP 仓库”。

Quantum Stat 的 NLP Colab 仓库

超级 NLP 仓库

根据 Quantum Stat 的 CEO Ricky Costa 的说法，新的数据库的需求来自于 NLP 行业的发展。因此，Quantum Stat 着手寻找新的解决方案，并为开发者提供直接访问代码的机会。

Ricky Costa 在 Unite.AI 的采访可以在 这里 找到。

超级 NLP 仓库数据库包含超过 100 个 Colab 笔记本，这些笔记本运行不同的 NLP 任务的机器学习代码。Colab 笔记本有助于传播各种模型，并为开发者提供实验的机会，因为它提供了 Google (GOOGL ) 后端服务器上的免费 GPU/TPU。

新的数据库的布局与之前的数据库类似，易于遵循。它包括笔记本的名称、添加日期、描述、模型、任务、创建者和在 Colab 中打开的链接。

根据公司的说法，数据库中的笔记本来自独立和行业 AI 研究人员。其中一些包括 TensorFlow、Hugging Face 和 DeepPavlov。

使用这些笔记本，可以运行许多模型，包括 BERT、TD、CNN 和 GPT-2。有许多任务，例如分类、文本生成、嵌入、对话、情感分析和语音翻译。

根据 Ricky Costa 在 Medium 上的帖子，“我们继续以社区为导向的方式，拥有一个目的地让开发者为 NLP 领域做出贡献。如果您有一个笔记本要分享，您可以随时点击大红按钮。”

自然语言处理

自然语言处理涉及计算机和人类语言。使用技术和工具使计算机能够处理、解释和分析人类语言，该领域借鉴了其他领域，如语言学、计算机科学、信息工程和人工智能。

人类语言必须首先被转换，以便计算机能够操纵它。最终，机器将能够阅读和理解人类语言，并从中推导出意义。

NLP 正在取得许多进展，得益于数据的获取和计算能力的增加。利用 NLP 的领域包括医疗保健、金融、媒体和人力资源。

NLP 有许多其他应用，例如聊天机器人、数字助手、文档组织、情感分析和人才招聘。在数字助手的情况下，例如 Amazon 的 Alexa，NLP 用于解释语音命令并做出相应的响应。这种力量在于它允许用户将认知任务分配给技术，这使得个人能够专注于其他领域。

在情感分析方面，NLP 技术有助于在语言使用和人们的反应和情感之间建立联系。公司可以使用它来了解诸如产品如何被用户接受等信息。

Quantum Stat 的超级 NLP 仓库帮助将所有这些结合在一起。开发者可以依靠超级 NLP 仓库作为探索和实验不同模型的机会，它的格式非常有信息量和易于遵循。也许它最大的优势在于它还为独立 AI 研究人员提供了一个平台。