雷鋒網(wǎng) AI 開(kāi)發(fā)者按，近年來(lái)，自然語(yǔ)言處理（NLP）在質(zhì)量和可用性方面快速增長(zhǎng)，這有助于推動(dòng)人工智能解決方案的實(shí)際落地。在過(guò)去的幾年里，研究人員一直在將新的深度學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于 NLP。數(shù)據(jù)科學(xué)家開(kāi)始從傳統(tǒng)的方法轉(zhuǎn)向最先進(jìn)的（SOTA）深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）算法，這種算法使用的語(yǔ)言模型經(jīng)過(guò)了大文本語(yǔ)料庫(kù)的預(yù)訓(xùn)練。

此存儲(chǔ)庫(kù)包含構(gòu)建 NLP 系統(tǒng)的示例和最佳實(shí)踐，在 jupyter notebook 和實(shí)用程序函數(shù)中提供。知識(shí)庫(kù)的重點(diǎn)是最先進(jìn)的方法和常見(jiàn)的場(chǎng)景，這些方法和場(chǎng)景在研究文本和語(yǔ)言問(wèn)題的研究人員和實(shí)踐者中很流行。

概述

該知識(shí)庫(kù)的目標(biāo)是利用 NLP 算法、神經(jīng)架構(gòu)和分布式機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的最新進(jìn)展構(gòu)建一套綜合的工具和示例。其內(nèi)容是基于我們過(guò)去和未來(lái)與客戶的接觸，以及與合作伙伴、研究人員和開(kāi)源社區(qū)的合作。

我們希望這些工具能夠通過(guò)簡(jiǎn)化從定義業(yè)務(wù)問(wèn)題到開(kāi)發(fā)解決方案的經(jīng)驗(yàn)，顯著減少「上市時(shí)間」。此外，示例 notebook 將作為指導(dǎo)方針，以各種語(yǔ)言展示工具的最佳實(shí)踐和用法。

在一個(gè)遷移學(xué)習(xí)、transformer 和深度架構(gòu)的時(shí)代，我們相信預(yù)訓(xùn)練模型為許多現(xiàn)實(shí)問(wèn)題提供了統(tǒng)一的解決方案，并允許輕松處理不同的任務(wù)和語(yǔ)言。因此，我們將優(yōu)先考慮這些模型，因?yàn)樗鼈冊(cè)趲讉€(gè) NLP 基準(zhǔn)上取得了最先進(jìn)的結(jié)果。這些模型可用于多種應(yīng)用，從簡(jiǎn)單的文本分類到復(fù)雜的智能聊天機(jī)器人。

內(nèi)容

下面是存儲(chǔ)庫(kù)中介紹的常用 NLP 場(chǎng)景的摘要。每個(gè)場(chǎng)景都在一個(gè)或多個(gè)使用模型和存儲(chǔ)庫(kù)實(shí)用程序核心代碼庫(kù)的 jupyter notebook 示例中演示。

在解決 NLP 問(wèn)題時(shí)，從預(yù)構(gòu)建的認(rèn)知開(kāi)始總是好的。當(dāng)需求超出預(yù)構(gòu)建認(rèn)知的范圍時(shí)，當(dāng)你想要搜索自定義機(jī)器學(xué)習(xí)方法時(shí)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)此存儲(chǔ)庫(kù)非常有用。要開(kāi)始使用，請(qǐng)導(dǎo)航到設(shè)置指南，其中列出了有關(guān)如何設(shè)置環(huán)境和依賴關(guān)系的說(shuō)明。

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