
SpaCy
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AllenNLP es una biblioteca de PLN de código abierto de AI2, construida sobre PyTorch, que ofrece herramientas modulares, modelos preentrenados e integración con bibliotecas como spaCy y Hugging Face para investigación avanzada en PLN.
AllenNLP es una biblioteca de código abierto robusta y completa diseñada específicamente para la investigación en Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN), que ofrece un conjunto rico de herramientas y funcionalidades construidas sobre el framework PyTorch. Desarrollada por el Instituto Allen para la Inteligencia Artificial (AI2), la biblioteca tiene como objetivo apoyar a investigadores y desarrolladores facilitando la experimentación y el intercambio sencillo de modelos avanzados de PLN. Proporciona abstracciones y API de alto nivel para componentes y modelos comunes en el PLN moderno, convirtiéndose en una herramienta esencial para quienes trabajan en los campos del aprendizaje profundo y el modelado de lenguaje.
AllenNLP fue creada para responder a la necesidad de una plataforma flexible, extensible y fácil de usar, capaz de soportar investigación y aplicaciones de vanguardia en PLN. El diseño de AllenNLP se centra en proporcionar un marco modular y reutilizable que pueda adaptarse fácilmente al rápido avance de las tecnologías de PLN. Este enfoque en la modularidad asegura que los investigadores puedan integrar nuevos modelos y conjuntos de datos a medida que estén disponibles, permitiéndoles mantenerse al día con los avances en el campo sin verse obstaculizados por complejidades técnicas.
AllenNLP simplifica la construcción de modelos de clasificación de texto. Define un lector de conjuntos de datos, un modelo y una configuración de entrenamiento en JSON, y entrena/evalúa modelos rápidamente para tareas como análisis de sentimientos o clasificación temática.
Ejemplo de configuración JSON para clasificación de texto:
{
"dataset_reader": {
"type": "20newsgroups"
},
"train_data_path": "train",
"model": {
"type": "20newsgroups_classifier",
"model_text_field_embedder": {
"tokens": {
"type": "embedding",
"pretrained_file": "glove.6B.100d.txt",
"embedding_dim": 100
}
},
"internal_text_encoder": {
"type": "lstm",
"bidirectional": true,
"hidden_size": 100
}
},
"trainer": {
"num_epochs": 10,
"optimizer": {
"type": "adagrad"
}
}
}
AllenNLP es una biblioteca de código abierto desarrollada por AI2 para la investigación en Procesamiento de Lenguaje Natural, que proporciona herramientas modulares, modelos preentrenados e integración sencilla con PyTorch para tareas como clasificación de texto y resolución de correferencias.
Las características clave incluyen componentes modulares y extensibles, configuración de experimentos basada en JSON, modelos y conjuntos de datos preentrenados, integración con bibliotecas como spaCy y Hugging Face, y un sólido apoyo de la comunidad.
AllenNLP admite una amplia gama de tareas de PLN, incluyendo clasificación de texto, resolución de correferencias, comprensión lectora, análisis semántico, modelado de lenguaje e interpretación de modelos.
AllenNLP está diseñado para investigadores, desarrolladores y científicos de datos que trabajan en PLN y requieren un marco flexible y extensible para construir, experimentar y compartir modelos de aprendizaje profundo.
Puedes empezar visitando el repositorio oficial de GitHub, explorando la documentación y utilizando los modelos y conjuntos de datos preentrenados que ofrece la biblioteca para una experimentación rápida.
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