DeepPavlov.

Міндетті таңдау модельден басталады

DeepPavlov табиғи тілді өңдеу мен диалогтық жүйелер құруға арналған ашық кітапхана болып табылады. Құжаттамада жіктеу, контекст бойынша жауап беру, атаулы нысандарды тану және басқа модельдер бар. Әрқайсысы өз міндет түрін шешеді. Есімдерді бөліп көрсететін модель кез келген құжатты талқылайтын әмбебап көмекшіге айналмайды.

Конвейер конфигурациямен беріліп, қажетті компоненттерді байланыстырады. Бұл кіріс, күтілетін нәтиже және тексеру әдісі алдын ала анықталғанда ыңғайлы. Іске қосар алдында таңдалған модель тілін, қолдайтын деректерін, салмақтар мен тәуелділіктерін тексеру маңызды. Кітапхананың жалпы қолжетімділігі оның кез келген мысалы барлық салалық мәтінге бірдей жарайды дегенді білдірмейді.

Нысандарды тану тәжірибесі

Адам есімі, ұйым атауы және оқиға орны бар өз оқу абзацыңызды алыңыз. Нысандарды тануға лайықты модель таңдап, өңдеуге дейін күтілетін белгілерді жазыңыз. Содан кейін табылған үзінділерді түпнұсқамен салыстырыңыз. Тек тектің табылғанына емес, күрделі есім шекарасына, қысқартулар мен екіұшты сөздерге де қараңыз.

Тексеруді керекті нысандары жоқ мәтінде және ұқсас атаулары бар сөйлемде қайталаңыз. Қате белгіні нәтижені әдемі сипаттаумен түзетуге болмайды. Модель сіздің дерек түріңізді үнемі шатастырса, басқа конфигурация не оқыту қажет болуы мүмкін. Баға бір ыңғайлы абзацқа тәуелді болмас үшін жұмыс жобасына өз мысалдар жинағыңызды жасаңыз.

Өз тексеру жинағыңыз

Модельді баптауға дейін мысалдардың бір бөлігін бөліп қойып, конфигурация таңдауға көмек ретінде пайдаланбаңыз. Әртүрлі есім пішіндерін, қысқартылған атауларды және керекті нысандары жоқ сөйлемдерді қосыңыз. Одан кейін қай қате қайталанатынын қараңыз: нысанды өткізіп алу, қате шекара немесе қате санат бөлек түзетулерді талап етеді. Күтілетін жауапқа үнемі икемделетін бір демонстрациядан шағын әрі адал бақылау жинағы пайдалырақ.

Код, API және өз жүйеңіздің құны

Кітапхана Apache 2.0 бойынша таратылады, ал ресми репозиторийде модельдерді орнату мен пайдалану нұсқаулықтары бар. Оны өз ортаңызда іске қосып, қолданбаға, соның ішінде құжатталған REST API арқылы енгізуге болады. Бірақ жеке салмақтар мен дерек жинақтарының лицензиялары бөлек тексеріледі: кітапхана лицензиясы әр дереккөз шартын жоймайды.

Кодқа ақы төленбесе де, модельді дайындау, есептеу және қолдау ресурсты талап етеді. Құрылғы жадын, салмақ жүктеуді және кіріс қателерін өңдеуді жоспарлаңыз. Жеке мәліметтері бар мәтінді ашық жөндеу журналына шығармаңыз. Жүйе пайдаланушысы жауап не белгінің қайдан шыққанын түсінуі үшін NLP нәтижесін бастапқы үзіндімен бірге берген дұрыс.

Қандай тапсырмаларға жарайды

• Өз мәтіндеріңізден атаулы нысандарды алу
• Өтініштерді жіктеуді құру
• NLP модельдерін REST арқылы қолданбаға қосу