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NLP产品级系统设计模式

摘要:在本文中,作者从六个方面描述了一些生产NLP系统的常见设计和部署模式。这些是团队为了使产品开发与技术、业务、战略和操作目标保持一致而必须做出的选择或权衡。 虽然构建NLP系统可能很复杂,但是在构建NLP系统时,重要的是要记住,构建的系统需要解决某一个任务,并且只是实现这个目标的一种方法。在系统构建过程中,工程师、研究人员、设计师和产品经理通常有多个选择。虽然我们的书主要集中在技术或基础构建块上,但是将这些构建块放在一起来设计复杂的结构来满足你的需求将需要一些模式思考。模式思维和描述模式的语言是“在专业领域中描述好的设计实践或有用的组织模式的方法”。这在许多学科中都很流行(Alexander, 1979),包括软件工程。因此我们主要从以下从六个方面来研究这些设计选择: 1、在线系统和离线系统:在线系统是指需要实时或接近实时地进行模

NLPprogress.com-随时跟进自然语言处理研究最新进展,34个NLP任务的数据、模型、论文与代码

【导读】自然语言处理有众多的研究子领域,很多仍然未解决达到可实用的性能。为此,NLP领域的研究者正致力于解决这些问题。那如何最终这些NLP任务的研究最新进展?作者 Sebastian Ruder开发了nlpprogress.com网站, 追踪自然语言处理(NLP)的研究进展,并简要介绍最常见 NLP 任务的当前最佳研究和相关数据集。 1.CCG 超级标记组合范畴语法(CCG; Steedman, 2000)是一种高度词汇化的形式主义。Clark 和 Curran 2007 年提出的标准解析模型使用了超过 400 个词汇语类(或超级标记(supertag)),典型的解析器通常只包含大约 50 个词性标注。 示例: CCGBankCCGBank 是 CCG 衍生物的语料库,以及从 Hockenmaier 和 Steedman 2007 年提出的 Penn Treebank 中提取的依存结构。第 2-21 部分用于训练,第 00 部分用于开发,第 23 部分用作域内测试集。其性能仅在 425 个最常用的标签上计算。模型基于准确率来评估。 2.分块 分块(chunking)是解析的浅层形式,可...

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