量子统计创建NLP Colab仓库

今年1月，我们报道了量子统计的“大坏NLP数据库”的发布，这是一个包含数百个不同数据集的数据库，供机器学习开发人员使用。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”。

量子统计的NLP Colab仓库

超级NLP仓库

根据量子统计的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，量子统计公司出于找到新解决方案和为开发人员提供直接访问代码的愿望。

Ricky Costa接受了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，并为开发人员提供了实验的途径，因为它提供了免费的GPU/TPU在Google的后端服务器上。

新数据库的布局与之前的类似，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的AI研究人员。其中包括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思维方式，拥有一个目的地让开发人员为NLP领域做出贡献。如果您有一个笔记本可以分享，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，以便计算机能够操作它。最终，机器将能够阅读和理解人类语言，并从中推断出意义。

NLP正在取得很大的进展，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。在数字助手的例子中，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，从而使个体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、情感之间建立联系。公司可以使用它来了解产品如何被用户接受。

量子统计的超级NLP仓库将所有这些联系在一起。开发人员可以依靠超级NLP仓库作为探索和实验不同模型的机会，并且它以非常有信息量和易于遵循的方式格式化。也许它最大的优势是它还为独立的AI研究人员提供了一个平台。