Canonical: https://instain.ru/tr/ai/deeppavlov/
Language: tr

DeepPavlov Lab ve Açık Topluluk  Platform

# DeepPavlov. 

Hazır yapılandırma ve kendi ortamında dağıtım sunan NLP kütüphanesi

4.23 / 5    [Katalog değerlendirmesi](https://instain.ru/tr/ai/deeppavlov/#editorial-rating) [Resmî site ](https://deeppavlov.ai/)

DeepPavlov sınıflandırma, varlık çıkarma ve bağlamdan soru yanıtlama modelleri sunar.

![DeepPavlov: özellikleri ve iş akışlarını açıklayan resmi sayfa.](https://instain.ru/assets/images/deeppavlov-screen-606b5cef1b9b-1200.webp)

DeepPavlov resmi sayfası.  [Kaynağı aç ](https://deeppavlov.ai/)

## Görev seçimi modelle başlar

DeepPavlov doğal dil işleme ve diyalog sistemleri için açık kütüphanedir. Belgeler sınıflandırma, bağlamdan yanıtlama, adlandırılmış varlık tanıma ve başka modelleri kapsar. Her biri belirli görev çözer. Ad çıkaran model her belge hakkında akıl yürüten genel asistan olmaz.

İşlem hattı yapılandırmayla kurulur ve bileşenleri bağlar. Girdi, hedef ve denetim yöntemi belliyse uygundur. Önce model dili, desteklenen veri, ağırlık ve bağımlılıkları inceleyin. Kütüphanenin erişilebilirliği her örneği bütün uzmanlık metinlerine uygun yapmaz.

## Varlık tanıma alıştırması

Kişi adı, kuruluş ve olay yeri içeren kendi alıştırma paragrafınızı kullanın. Uygun varlık tanıma modelini seçip beklenen etiketleri önceden yazın. Bulunan parçaları kaynakla karşılaştırın. Soyadı yanında birleşik ad sınırlarını, kısaltmaları ve belirsiz sözcükleri de denetleyin.

Hedef varlık olmayan metin ve benzer ad içeren cümleyle tekrarlayın. Güzel açıklama yanlış etiketi düzeltmez. Sürekli karışıklıkta başka yapılandırma veya eğitim gerekebilir. Kendi örnek kümeniz, değerlendirmenin tek uygun paragrafa dayanmasını önler.

## Ayrı kontrol kümesi

Yapılandırmadan önce bazı örnekleri ayırın ve seçim sırasında ipucu olarak kullanmayın. Ad biçimleri, kısaltmalar ve hedef nesnesiz cümleler ekleyin. Atlanan varlık, yanlış sınır ve yanlış kategori farklı düzeltmeler ister. Küçük dürüst kontrol kümesi sürekli beklenen yanıta uydurulan demodan yararlıdır.

## Kod, API ve sistem maliyeti

Kütüphane Apache 2.0 lisanslıdır; resmi depoda kurulum ve model yönergeleri bulunur. Kendi ortamınızda çalıştırıp belgelenmiş REST API dahil uygulamaya bağlayabilirsiniz. Ağırlık ve veri kümesi lisansları ayrıca incelenir; kütüphane lisansı kaynakların koşullarını kaldırmaz.

Hazırlık, hesaplama ve bakım, kod ücretsiz olsa da kaynak ister. Belleği, ağırlık indirmeyi ve girdi hatalarını planlayın. Kişisel bilgili metinleri açık hata günlüklerine yazmayın. Yanıt veya etiketin kaynağı görülebilsin diye NLP sonucunu ilgili özgün bölümle iletin.

## Hangi görevler uygun

- Varlıkları kendi metinlerinizden çıkarın

- Gelen talepleri sınıflandırma

- NLP modelini REST üzerinden uygulamaya bağlayın

Özellikler 

## Güçlü yönler

- Hazır yapılandırmalar sunan açık kütüphane

- Belgelenmiş Modeller, Python ve REST

Dikkate alınması gerekenler 

## Sınırlamalar

- Modelin dile ve göreve uygun olması gerekir

- Ağırlıklar, bağımlılıklar ve veriler ayrı ayrı kontrol edilir

## Seçim ve koşullar

Ücretsiz kullanım

Evet

Deneme süresi

Doğrulanmadı

Kayıt gerektirmez

Doğrulanmadı

Rusça arayüz

Doğrulanmadı

Yerel kurulum

Evet

API

Evet

“Doğrulanmadı”, yeterli bilgi bulunmadığı anlamına gelir. Özellik mevcut olabilir; geliştiricinin koşullarını kontrol edin.

Girdi biçimleri

Metin

Sonuç

Veri, Metin

### Koşullar

Apache 2.0 kitaplığı ücretsizdir. Yerel çalıştırma bağımlılık ve model ağırlıkları gerektirir; dil, model lisansı ve kendi verinize uygunluğu ayrıca incelenmelidir.

Görevden ilk sonuca

## Uygulama örneği

Görev

Varlıkları kendi metinlerinizden çıkarın

Ne hazırlamalısınız?

Kişi, kuruluş ve yer adları içeren kendi alıştırma metniniz.

### Görev veya istem

Yapılandırılmış hat görevi: adlandırılmış varlık tanıma modeli seçin, metni işleyin ve bulunan bölümleri etiketlerle döndürün. Burada NLP modeli yapılandırılır; serbest bir sohbet asistanına istem gönderilmez.

### Beklenen sonuç

Kaynak metinle karşılaştırılabilen bölümler ve etiketler listesi.

### Sonuç nasıl kontrol edilir

- Birden çok sözcükten oluşanlar dahil adların sınırlarını kontrol edin.

- Belirsiz sözcükler içeren örneklerle modelin dilini ve etiketleri kontrol edin.

Bu, görevin nasıl tanımlanabileceğini gösteren editoryal bir eğitim örneğidir; servisi bizzat test ederek elde edilmiş bir sonuç değildir. Gerekli modun kullanılabilirliğini, kaynak dosyalar üzerindeki hakları ve sonucun kullanım koşullarını kontrol edin.

Ayrıntıları kontrol et

## Resmi kaynaklar

-  [Resmi ürün sayfası ](https://deeppavlov.ai/)

-  [Resmi dokümantasyon ve koşullar ](https://docs.deeppavlov.ai/en/master/)

-  [Kütüphane Kodu ve Lisansı ](https://github.com/deeppavlov/DeepPavlov)

Açıklama geliştiricinin materyallerine dayanmaktadır. Fırsatlar, fiyatlar ve kullanılabilirlik değişebilir; kullanımdan önce orijinal kaynağa bakın.

Kısaca araç hakkında

Geliştirici

DeepPavlov Lab ve Açık Topluluk

Kategori

[Kod](https://instain.ru/tr/category/code/)

Erişim

Kütüphane resmi yönergelerle kendi ortamınıza kurulur; gösterim örnekleri mevcuttur.

Ödeme

Apache 2.0 lisanslı kod ücretsizdir; altyapı ve her modelin koşulları ayrıca değerlendirilir.

API

Evet, geliştiricide

[Geliştirici Koşulları ](https://github.com/deeppavlov/DeepPavlov)

Katalog değerlendirmesi

4.23 / 5 

Özellikler

4.30 / 5 

Çalışma senaryoları

3.80 / 5 

Ekosistem

4.30 / 5 

Belgeler

4.50 / 5 

Puanlar katalogda yol gösterir. Kullanıcı yorumu veya kişisel test sonucu değildir.

[Metodolojiye bakın ](https://instain.ru/tr/methodology/)