NLP DIY

Bardzo prosty framework for state-of-the-art NLP, stworzony przez Zalando Research to flair. Opis frameworka znajduje się tutaj. Różne typy sieci neuronowych zastosowane do obsługi NLP można znaleźć tutaj. Polski wkład do tej problematyki rozwija się dzięki polskiej odnodze sieci Clarin, która prezentuje projekty na własnej stronie GitHuba. Wśród nich znajduje się projekt pn. PolDeepNer, który rozpoznaje kategorie informacji w tekście, opierając się na deep learning.Polskie zasoby NLP znajdują się także tutaj.

Aktualizowany artykuł podsumowujący postęp rozwiązań na polu NLP przy użyciu deep learning znajduje się tutaj.

Niezły przegląd ostatnich technik NLP w Towards Data Science tutaj.

Ostatni sukces OpenAI: Better Language Models and Their Implications (luty 2019). Model języka pn. GPT-2 opisany w tym artykule jest uznawany za bardzo obiecujący, a nawet niebezpieczny. Komentarz do tego modelu znajduje się na stronie Towards Data Science. Detaliczny i prosty opis jego głównego składnika, którym jest tzw. Transformer architecture znajduje się tutaj.

Kurs na Uniwersytecie Stanforda: CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning (mnóstwo materiałów 🙂 )

Bardzo dobry A Beginner’s Guide to Word2Vec and Neural Word Embeddings.

Inna koncepcja NLP, obejmująca analizę kontekstową tzw. deep contextualised word embeddings: ELMo model, w tekście “ELMo: Contextual language embedding” by Josh Taylor.

Kay-fu Lee: Europa się nie liczy. Tym bardziej Polska

Nieoceniony O’Reilly przynosi hiobową opinię Kay-fu Lee, były szef w Apple I MIcrosoft,były wiceprezydent Google China, autor książki pt. AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order (2018), który mówi wprost: Nie ma nadziei dla sektora sztucznej inteligencji w Europie.O’Reilly jako kontr opinię przedstawia raport Komisji Europejskiej z kwietnia 2018 roku. Pośród 20 omówionych w nim krajów brakuje Polski, mimo, że znajdują się tam takie państwa jak Rumunia czy Czechy. Słabym pocieszeniem jest brak Słowacji, Węgier czy Bułgarii.