Stat quantistica crea repository Colab NLP
A gennaio, abbiamo pubblicato il ” Big Bad NLP Database ” di Quantum Stat , un database contenente centinaia di set di dati diversi che gli sviluppatori di machine learning possono utilizzare. È stato un grande sviluppo per l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la società ha ora creato ” The Super Duper NLP Repo “.
Repo NLP Super Duper
Secondo Ricky Costa, CEO di Quantum Stat, la necessità di un nuovo database derivava dall’avanzamento del settore della PNL. Per questo motivo, Quantum Stat ha deciso di trovare nuove soluzioni e di fornire agli sviluppatori l’accesso diretto al codice.
Il database Repo NLP Super Duper contiene oltre 100 notebook Colab, che eseguono codice ML per diverse attività NLP. I notebook Colab aiutano a diffondere vari modelli e offrono agli sviluppatori un modo per sperimentare poiché fornisce GPU / TPU gratuiti nei server back-end di Google.
Il layout del nuovo database è simile al precedente e facile da seguire. Include il nome del blocco note, la data di aggiunta, una descrizione, il modello, l’attività, il creatore e un collegamento da aprire in Colab.
Secondo la società, i notebook nel database provengono da ricercatori AI indipendenti e di settore. Alcuni di quelli inclusi sono TensorFlow, Hugging Face e DeepPavlov.
Con i notebook, è possibile eseguire molti modelli tra cui BERT, TD, CNN e GPT-2. Esistono molte attività come classificazione, generazione di testo, incorporamenti, dialoghi, analisi dei sentimenti e traduzione vocale.
Secondo un post di Ricky Costa su Medium , “Abbiamo continuato con la stessa mentalità della comunità ad avere una destinazione per gli sviluppatori per contribuire con il proprio codice al fiorente campo della PNL. Se hai un notebook da condividere, puoi sempre premere il grande pulsante rosso “.
Elaborazione del linguaggio naturale
L’elaborazione del linguaggio naturale si occupa di computer e lingue umane. Le tecniche e gli strumenti sono utilizzati per consentire ai computer di elaborare, interpretare e analizzare il linguaggio umano e il campo prende in prestito da altri come la linguistica, l’informatica, l’ingegneria dell’informazione e l’intelligenza artificiale.
Il linguaggio umano deve prima essere convertito per consentire a un computer di manipolarlo. Alla fine, una macchina sarà in grado di leggere e comprendere il linguaggio umano, oltre a trarne significato.
La PNL sta facendo molti progressi grazie all’accesso ai dati e all’aumento del potere computazionale. Alcuni dei campi che utilizzano la PNL includono sanità, finanza, media e risorse umane.
Esistono molte altre applicazioni per la PNL come chatbot, assistenti digitali, organizzazione dei documenti, analisi del sentiment e reclutamento di talenti. Nel caso degli assistenti digitali, come Alexa di Amazon, la PNL viene utilizzata per interpretare i comandi vocali e rispondere di conseguenza. Il vero potere in questo è che consente all’utente di assegnare compiti cognitivi alla tecnologia, che consente all’individuo di concentrarsi su altre aree.
Quando si tratta di analisi dei sentimenti, le tecniche di PNL aiutano a stabilire connessioni tra l’uso del linguaggio e le reazioni e i sentimenti delle persone. Le aziende possono utilizzarlo per scoprire cose come il modo in cui un prodotto viene ricevuto dagli utenti.
Quantum Stat The Super Duper NLP Repo aiuta a riunire tutto questo in un unico posto. Gli sviluppatori possono fare affidamento su The Super Duper NLP Repo come un’opportunità per esplorare e sperimentare diversi modelli, ed è formattato in modo molto informativo e facile da seguire. Forse il suo più grande punto di forza è che fornisce anche una piattaforma per ricercatori indipendenti di IA.