NLP Architect es una biblioteca escrita en Python para explorar las topologías de aprendizaje profundo así como las técnicas del lenguaje natural, tanto para procesarlo y entenderlo, de manera que sea ésta una plataforma de investigación y colaboración para el futuro. Actualmente, se incluyen la siguientes características, las cuales los desarrolladores han encontrado interesantes desde una perspectiva de la investigación y en términos de aplicaciones prácticas:
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Modelos nucleares NLP, que permiten una extracción robusta de las características lingüísticas del flujo de trabajo NLP, por ejemplo, el parser de dependencias y el llamado NP chunker..
Módulos que lidian con el entendimiento semántico, por ejemplo, colocaciones, el sentido más común de las palabras y la representación NP embebida (por ejemplo, NP2V).
Componentes instrumentales para la IA conversacional, por ejemplo, “chatbots” que incluyan sistemas de diálogos, chunking de secuencias, entre otras.
Aplicaciones fin-a-fin DL que usan las nuevas topologías, por ejemplo, preguntas y respuestas, máquinas que entienden textos, ejemplos fin-a-fin de entrenamiento y de procesos de inferencia que también den juntos alguna de las funcionalidades frecuentemente usadas cuando se aplican estos modelos, como flujo de datos, llamadas a funciones comunes, y rutinas relacionadas con NLP y su biblioteca modularizada para una fácil integración. Basándose en la experiencia de la IA de Intel, los investigadores consideran los componentes en NLP Architect como un conjunto de bloques de construcción que se necesitan para implementar casos de uso NLP.

En el blog de Intel se introduce NLP Architect, en donde se …