920232796/bert_seq2seq
این پروژه از مدل BERT برای انجام وظایف seq2seq (دنباله به دنباله) با استفاده از روش UniLM در پایتون و با کمک PyTorch استفاده میکند.
همچنین امکان استفاده از مدلهای T5 و GPT2 برای کارهایی مثل ادامهدادن متن و خلاصهسازی خودکار را فراهم میکند.
کاربرد:
این ابزار برای وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP) مثل:
خلاصهسازی خودکار متن
دستهبندی متن و تحلیل احساسات
تشخیص موجودیتهای نامدار (NER)
برچسبگذاری کلمات از نظر دستوری (POS tagging)
تولید متن با GPT2 (ادامه مقاله، داستان و غیره)
تبدیل متن به متن با ساختار جدید (مانند ترجمه یا بازنویسی)
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
وقتی نیاز داری یک مدل انعطافپذیر داشته باشی که هم بتواند متن تولید کند و هم تحلیل انجام دهد.
بهویژه در پروژههایی که میخواهی از یک پلتفرم واحد برای چندین وظیف NLP استفاده کنی، این ابزار گزینه عالیایه.
چند مثال از موارد استفاده:
خلاصه کردن یک مقاله طولانی به چند جمله
تشخیص احساس مثبت/منفی در نظرات کاربران
استخراج نام افراد، مکانها و سازمانها از متن
تولید ادامه یک داستان با استفاده از GPT2
تبدیل یک متن فنی به زبان سادهتر
- #NLP
- #PyTorch
- #BERT
- #T5
- #GPT2
- #TextSummarization
- #SentimentAnalysis
- #NER
- #Seq2Seq
- #TextGeneration