NLP Architect

NLP Architect ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die von Intel AI Lab entwickelt wurde, um die neuesten Deep-Learning-Topologien und -Techniken für die Optimierung von Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Understanding (NLU) Neural Networks zu erkunden.

Überblick

NLP Architect ist eine flexible und erweiterbare Bibliothek, die es ermöglicht, NLP-Modelle in Anwendungen schnell und einfach zu integrieren. Die Bibliothek umfasst eine Vielzahl von NLP-Modellen, die in verschiedenen NLP-Aufgaben eingesetzt werden können, sowie novel NLU-Modelle, die neue Topologien und Techniken zeigen.

Funktionen

Die Bibliothek bietet eine Vielzahl von Funktionen, darunter:

• Core NLP-Modelle für viele NLP-Aufgaben
• Novel NLU-Modelle mit neuen Topologien und Techniken
• Optimierte NLP/NLU-Modelle mit verschiedenen Optimierungsalgorithmen
• Modell-orientierte Design:
  • Trainieren und Ausführen von Modellen über die Kommandozeile
  • API für die Verwendung von Modellen für Inferenz in Python
  • Prozeduren zum Definieren von benutzerdefinierten Prozessen für das Training, die Inferenz oder andere Verarbeitungsschritte
  • CLI-Subsystem für das Ausführen von Prozeduren
• Basierend auf optimierten Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Dynet
• Wesentliche Utilities für die Arbeit mit NLP-Modellen, wie Text-/String-Vorverarbeitung, IO, Datenmanipulation, Metriken und Einbettungen

Installation

NLP Architect kann über pip installiert werden: pip install nlp-architect Es wird empfohlen, die Bibliothek in einer neuen Python-Umgebung zu installieren und Python 3.6+ mit up-to-date pip, setuptools und h5py zu verwenden.

Modelle

Die Bibliothek umfasst eine Vielzahl von NLP-Modellen, darunter:

• Wort-Chunking
• Named Entity Recognition
• Dependency Parsing
• Intent Extraction
• Sentiment-Klassifizierung
• Language Models
• Transformers (für NLP-Aufgaben)
• Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)
• Joint Intent Detection und Slot Tagging
• Noun Phrase Embedding Representation (NP2Vec)
• Most Common Word Sense Detection
• Relation Identification
• Cross-Document Coreference
• Noun Phrase Semantic Segmentation

Optimierungstechniken

Die Bibliothek bietet auch verschiedene Optimierungstechniken, wie:

• Quantized BERT (8bit)
• Knowledge Distillation using Transformers
• Sparse and Quantized Neural Machine Translation

Lösungen

NLP Architect bietet auch Lösungen für verschiedene Anwendungsfälle, wie:

• Aspect-Based Sentiment Analysis
• Set Expansion
• Trend Analysis

Für Entwickler

Die Bibliothek bietet eine umfassende API-Dokumentation und -Tutorials für Entwickler, die NLP Architect in ihre Anwendungen integrieren möchten.

Disclaimer

NLP Architect ist ein aktives Forschungs- und Entwicklungsprojekt; in Zukunft werden neue Modelle, Lösungen, Topologien und Framework-Änderungen hinzugefügt. Wir bemühen uns, sicherzustellen, dass alle Modelle mit Python 3.6+ kompatibel sind. Wir ermutigen Forscher und Entwickler, ihre Arbeit in die Bibliothek einzubringen.