成立一年的英特尔AI Lab最近又有新动作。
几天前,英特尔宣布推出开源库NLP Architect——这是一个用于自然语言处理(NLP)的库,帮助开发人员为聊天机器人和虚拟助手等会话应用提供所必需的功能,比如名称实体识别,意图提取和语义分析等,帮助智能体从对话中理解人类的行动。
推特网红(((λ()(λ() ‘yoav))))评论说,“这个开源库提醒了我们,对于NLP中的许多用例(特别是当输出空间很小的时候),用基于CPU的DyNet网络比在GPU上更有效”。
这到底是个怎样画风的开源库?
NLP Architect概览
在当前版本的NLP Architect中,研究人员从研究角度和实际应用两个方向,赋予了它一些有趣的特性。包括:
- NLP核心模型,它能对NLP工作流的语言特性进行鲁棒性语音特征的提取,例如依存句法分析器(BIST)和NP chunker。
- 性能最佳的NLU模块,例如,意图提取(IE)和命名实体识别(NER)
- 处理语义理解的模块:例如colocations,NP嵌入表示(例如NP2V)等
- 用于会话人工智能的组件:聊天机器人应用程序就是恰当的例子,包括对话框系统、序列组块和IE
- 使用新拓扑结构的的端到端DL应用程序:比如Q&A和机器阅读理解等
NLP Architect提供了上述所有模型的训练和推理的端到端示例,还包括在部署这些模型时经常用到的功能,比如数据pipeline、公共功能的调用和与NLP相关的实用工具。
研究人员还介绍说,NLP Architect是模块化的结构,易于集成。
△ 模块化的NLP Architect
这个开放而灵活的NLP组件库为英特尔提供了与合作伙伴启用NLP解决方案的基础,此外,NLP Architect还提供了针对NLP工作负载的英特尔软件和硬件的分析和优化的平台。其中一些组件,还提供了预训练模型。
对了,这个存储库中使用了以下几个开源的深度学习框架:
- Intel neon
- Intel Nervana graph
- Tensorflow
- Intel-Optimized TensorFlow
- Keras
- Dynet
可抱走的资料
开发人员可以从NLP Architect GitHub存储库中下载代码,并按照指示安装。在项目主页中可以找到所有核心模块和端到端示例的文档。
英特尔官方博客:
https://ai.intel.com/introducing-nlp-architect-by-intel-ai-lab/
NLP Architect项目首页:
http://nlp_architect.nervanasys.com/
代码地址:
https://github.com/NervanaSystems/nlp-architect
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