Marcos de PNL | Mejor marco de PNL

Contenidos

Visión general

  • Aquí hay una lista de los marcos de procesamiento del lenguaje natural (PNL) más importantes que necesita conocer en los últimos dos años
  • Desde Transformer de Google AI hasta XLM / mBERT de Facebook Research, trazamos el aumento de la PNL a través de la lente de estos avances sísmicos.

Introducción

¿Has oído hablar de las últimas Procesamiento natural del lenguaje framework que fue lanzado recientemente? ¡No te culpo si todavía te estás poniendo al día con la excelente biblioteca StanfordNLP o el marco PyTorch-Transformers!

Ha habido un aumento notable en la cantidad de investigación y avances en la PNL en los últimos años.

Puedo rastrear este ascenso reciente a un artículo (sísmico): «Atención es todo lo que necesitas» de Google AI en junio de 2017. Este avance ha generado tantas bibliotecas de PNL nuevas y emocionantes que nos permiten trabajar con texto de formas que antes limitado a nuestra imaginación (o Hollywood).

Aquí está el interés en el procesamiento del lenguaje natural según las búsquedas de Google en los últimos 5 años en los EE. UU.:

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Podemos ver un patrón similar cuando ampliemos la búsqueda para incluir todo el mundo!

Hoy en día, contamos con enfoques de vanguardia para el modelado de idiomas, el aprendizaje por transferencia y muchas otras tareas importantes y avanzadas de PNL. La mayoría de estos implican la aplicación de aprendizaje profundo, especialmente la arquitectura Transformer que se presentó en el documento anterior.

Así que decidimos recopilar todos los desarrollos importantes en un solo lugar y en una línea de tiempo ordenada. Le encantará esta infografía y debe tenerla a mano durante su propio viaje a la PNL.

He enumerado algunos tutoriales a continuación para ayudarlo a comenzar con estos marcos:

Sin más preámbulos, ¡aquí está la infografía en todo su esplendor! Y si desea descargar el PDF de alta resolución (que realmente debería), diríjase aqui.

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