tensorflow ml nlp tf2

Veuillez vous référer au lien ci-dessous pour accéder au premier livre sur le traitement du langage naturel commençant par TensorFlow et l'apprentissage automatique.

Lien du premier livre : https://github.com/NLP-kr/tensorflow-ml-nlp

* Remarque : le modèle GPT2 n'est plus pris en charge par Dropbox. Pour télécharger le modèle, veuillez suivre les étapes ci-dessous.

 wget https://github.com/NLP-kr/tensorflow-ml-nlp-tf2/releases/download/v1.0/gpt_ckpt.zip -O gpt_ckpt.zip

LIVRE PNL

Traitement du langage naturel à partir de TensorFlow 2 et machine learning (de la régression logistique à BERT et GPT3)

Introduction

Il s'agit d'un référentiel d'exemples de traitement du langage naturel inclus dans le livre.

Ce référentiel sera plus utile si vous l'utilisez conjointement avec un livre de traitement du langage naturel qui commence par TensorFlow et l'apprentissage automatique.

Méthode d'installation (Environnements)

Un guide Docker a été ajouté pour prendre en charge divers environnements de développement pour l'exemple de traitement du langage naturel.

Nous vous recommandons d'utiliser Docker pour répondre aux modifications apportées aux mises à jour des packages de laboratoire pour les exemples futurs.

Exécutez Jupyter Docker (recommandé)

Lorsque vous utilisez un environnement Docker, nous vous recommandons d'utiliser la version 19.03 ou ultérieure.

• L'exécution bash build_jupyter_for_cpu.sh ou bash build_jupyter_for_gpu.sh crée une image Docker.
• Lorsque vous exécutez bash exec_jupyter_for_cpu.sh ou bash exec_jupyter_for_gpu.sh jupyter s'exécute dans l'environnement Docker.
• Le numéro de port d'exécution de Jupyter est 8889, ce numéro de port doit donc être disponible.

Installation d'Anaconda

Si vous ne trouvez pas le fichier d'installation d'Anaconda, recherchez et téléchargez la version suivante à partir du lien suivant.

 https://repo.anaconda.com/archive
# windows 권장 버전: Anaconda3-5.3.0-Windows-x86_64.exe
# linux 권장 버전: Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh
# MacOS 권장 버전: Anaconda3-5.3.0-MacOSX-x86_64.pkg
# 해당 버전을 받지 않아도 환경 구성을 하는데 큰 문제는 없습니다.

• Configuration de l'environnement virtuel Anaconda Python

 conda create -n {사용할 환경 이름} python=3.6
conda activate {사용할 환경 이름} # 경우에 따라 동작이 안될 수 있습니다. 아래의 명령어를 입력해보세요.
# source activate {사용할 환경 이름} 
pip install -r requirements.txt

Si l'installation ne se déroule pas correctement, veuillez installer Python 3.6 et continuer.

 conda install python=3.6

Table des matières

Étape préparatoire - Ce chapitre fournit des informations générales sur le traitement du langage naturel et la préparation au développement.

1. Entrer
2. Préparation au développement du traitement du langage naturel
3. Présentation du traitement du langage naturel

Bases du traitement du langage naturel - Il s'agit d'un chapitre pratique sur les modèles de base du traitement du langage naturel.

4. Classement du texte
5. Similitude du texte

Traitement avancé du langage naturel - Il s'agit d'un chapitre pratique sur le traitement plus avancé du langage naturel via des modèles de chatbot.

6. Créer un chatbot
7. Affiner l'apprentissage
8. GPT3

Pratique Colab

Un référentiel distinct a été publié pour la pratique Colab uniquement pour les chapitres 7 et 8.

• lien du référentiel

Demandes de renseignements

Les demandes de tirage sont toujours les bienvenues. Si vous rencontrez des problèmes, des bugs ou des questions, veuillez laisser un message dans le numéro.

**Avant de vérifier le problème, veuillez d'abord consulter le document sur Wiki et laisser un commentaire sur le problème !

Auteurs

ChangWookJun / @changwookjun ([email protected])
Taekyoon / @taekyoon ([email protected])
JungHyun Cho / @JungHyunCho ([email protected])
Ryan S. Shin / @aiscientist ([email protected])