- عنوان کتاب: Natural Language Processing with Flair
- نویسنده: Tadej Magajna
- حوزه: پردازش زبان طبیعی
- سال انتشار: 2022
- تعداد صفحه: 200
- زبان اصلی: انگلیسی
- نوع فایل: pdf
- حجم فایل: 1.47 مگابایت
پردازش زبان طبیعی (NLP) در حال حاضر یکی از سریعترین زیرشاخههای هوش مصنوعی است که پیشرفتها یا تغییرات جدید در چارچوبهای NLP روزانه اتفاق میافتد. برای هرکسی که تازه وارد این حوزه شده است، دشوار است که بداند از کجا شروع کند، کدام ایده قدیمی است، کدام یک هنوز مرتبط هستند، و کدامیک به زودی تبدیل به پیشرفته خواهند شد. به طور مشابه، افرادی که دارای پیشینه نظری قوی NLP هستند و هدفشان کسب تجربه عملی در NLP است، با توجه به عرضه بیش از حد گزینههای مختلف در حال حاضر در جامعه منبع باز، انتخاب کتابخانه یا چارچوب NLP مناسب برایشان مشکل است. به عنوان کسی که از Flair هم به صورت حرفه ای و هم برای پروژه های شخصی استفاده کرده است، برای من سخت است که چارچوب دیگری را که به همان اندازه بصری، مرتبط و مملو از پیشرفته ترین و آماده استفاده باشد، توصیه کنم. مدل هایی به عنوان Flair. جالب ترین چیز در مورد Flair ممکن است سادگی، عملکرد یا سهولت استفاده آن نباشد. در عوض، این به نحوه طراحی اولیه فلیر مربوط می شود. اولین نسخه هرگز قرار نبود به عنوان یک چارچوب NLP تمام عیار عمل کند. اولین نسخه از Flair (نسخه 1) در قلب، صرفاً ابزاری بود که به عنوان یک پیادهسازی در دنیای واقعی از تعبیههای Flair عمل میکرد – مفهوم اساسی که به مدلهای برچسبگذاری دنباله فلیر عملکرد شگفتانگیزشان را میدهد. تا نسخههای بعدی Flair بود که کتابخانه مدلهای Transformer، مدلهای طبقهبندی متن و ابزارهای دیگری را معرفی کرد که معمولاً از یک چارچوب NLP مستقر انتظار دارید. هر کسی که قصد ساخت راهحلهای NLP در دنیای واقعی را دارد، باید بین صرف زمان برای یادگیری بیشتر در مورد تئوری NLP و تلاش برای انتخاب رویکرد مهندسی مناسب دست و پنجه نرم کند. این کتاب به شما کمک می کند تا تعادل مناسب بین هر دو را پیدا کنید. این شما را با مقدار مناسبی از مبانی نظری مسلح می کند تا به درک مفاهیم اساسی NLP کمک کند و همچنین به شما کمک کند دانش و تجربه مهندسی کافی کسب کنید تا بتوانید از Flair به طور ماهرانه استفاده کنید.
Natural Language Processing (NLP) is currently one of the fastest-growing subfields of AI where new advances or changes to NLP frameworks happen daily. Anyone new to the field will find it difficult to know where to start, which ideas are outdated, which ones are still relevant, and which are soon to become state of the art. Similarly, people with a solid theoretical NLP background aiming to gain practical experience in NLP will find it difficult to choose the right NLP library or framework given the oversupply of different options currently available in the open source community. As someone who has used Flair both professionally as well as for personal projects, I would find it hard to recommend any other framework that is as intuitive, as relevant, and as packed with ready-to-use, state-of-the-art models as Flair. The most interesting thing about Flair may not be its simplicity, performance, or ease of use. Instead, it has to do with how Flair was originally designed. The first release was never intended to serve as a full-fledged NLP framework. The first release of Flair (v0.1), at heart, was merely a tool that served as a real-world implementation of Flair embeddings – the underlying concept that gives Flair sequence labeling models their amazing performance. It wasn’t until later Flair versions that the library introduced Transformer models, text classification models, and other tools that you would normally expect from an established NLP framework. Anyone aiming to build real-world NLP solutions will need to juggle between spending time learning more about NLP theory and investing effort in choosing the right engineering approach. This book will help you find the right balance between both. It will arm you with just the right amount of theoretical foundation to help understand the underlying NLP concepts as well as help you gain enough engineering knowledge and experience so that you can use Flair proficiently.
این کتاب را میتوانید بصورت رایگان از لینک زیر دانلود نمایید.
Download: Natural Language Processing with Flair
نظرات کاربران