🌟 WordLlama: простой тулкит для NLP.

WordLlama — это быстрый и легкий набор инструментов для обработки естественного языка для задач нечеткой дедупликации, оценки сходства и ранжирования слов.

Он оптимизирован для CPU и способен создавать эффективные представления текстовых лексем, используя компоненты из больших языковых моделей, например LLama3.

Ключевые особенности WordLlama:

🟢Представления матрешки: пользователь могут обрезать измерения эмбеддинга по мере необходимости, 1024-dim может быть усечена до 64, 128, 256 или 512.

🟢Низкие требования к ресурсам: WordLlama эффективно работает на CPU, выполняя быстрый поиск токенов со средним пулом.

🟢Бинаризация: будущие обновления будут включать модели, которые можно упаковать в небольшие целочисленные массивы для более быстрых вычислений с использованием расстояния Хэмминга.

🟢Инференс только на основе NumPy: конструкция легкая и простая, что позволяет легко интегрировать ее в существующие рабочие процессы.

Эксперименты на наборе данных MTEB показывают, что WordLlama превосходит GloVe 300d по всем показателям, несмотря на значительно меньший размер (16 МБ против >2 ГБ).

WordLlama демонстрирует высокую производительность в задачах кластеризации, реранжирования, классификации текстов и семантического поиска.

В будущем разработчики планируют добавить функции для семантического разделения текста, а также примеры блокнотов и конвейеры RAG.


📌Лицензирование : MIT License.


🟡Demo
🖥Github


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Toolkit #NLP #WordLlama

✔️ "Speech and Language Processing": 3-е издания книги

Этот открытый учебник считается де-факто стандартом и одним из самых авторитетных и всеобъемлющих ресурсов для изучения областей обработки естественного языка (NLP), вычислительной лингвистики и обработки речи.

🌟 Авторы: Дэн Джурафски и Джеймс Х. Мартин - известные фигуры в области NLP и вычислительной лингвистики. Книга считается классическим текстом, обновленным для включения современных методов, таких как трансформеры, которые доминируют в области NLP.

Книга разделена на три части, включающие 24 основные главы и 8 приложений.

Темы охватывают широкий спектр, включая:
😶Фундаментальные алгоритмы
😶Приложения NLP (Обработки Естественного Языка)
😶Регулярные выражения
😶Нейронные сети и трансформеры,
😶Машинный перевод и другие аспекты NLP
😶Аннотирование (или Разметка) лингвистической структуры.

Для каждой главы доступны слайды в форматах PPTX и PDF, что делает ресурс полезным для преподавателей.

Для всех, кто заинтересован в изучении NLP это фантастически полезный ресурс.

🟡Книга в PDF
🟡Все Главы
🟡Еще книги по NLP

@ai_machinelearning_big_data


#freebook #opensource #nlp