NLP 지수

최근 자연어 처리의 거대하고 끊임없는 발전으로 인해 획기적인 연구 결과와 SOTA 관행을 따라잡는 것은 어려운 일이 될 수 있습니다. 논문을 어디서 찾을 수 있는지, 어떤 논문이 어떤 아이디어를 제시하는지, 논문과 관련된 코드를 추적하는 것은 모두 매우 현실적인 어려움입니다. 이러한 모든 다양한 활동에 뛰어들고 NLP Joneses를 따라잡는 데 필요한 모든 것을 얻을 수 있는 단일 지점이 있다면 어떨까요?

아직 들어보지 못했다면 Quantum Stat의 CEO인 Ricky Costa가 최근에 한 말입니다. 발표 발사 NLP 지수. Ricky는 NLP 지수를 "NLP 코드 발견의 새로운 자산"으로 설명하며 다음과 같이 말합니다.

여기에는 3,000개 이상의 코드 저장소가 있으며 오늘 NLP에서 가장 중요한 주제 중 일부를 포함하는 멋진 사이드 바를 이미 만들었습니다! 검색 엔진은 귀하의 유형에 따른 검색이며 오타를 허용합니다(매우 빠릅니다). 색인에는 연구 논문, 관련 논문이 포함된 그래프, GitHub 리포지토리가 포함됩니다.

원래 발표 이후 Ricky는 그 이후로 다시 소셜미디어에 올라 Super Duper NLP Repo가 이제 NLP 인덱스에 병합되어 SOTA NLP에 대한 원스톱 쇼핑이 가능해졌음을 알려드립니다. 연구와 코드 한 곳에서:

300개 이상의 노트북이 필요합니다. 따라서 이제 특정 작업을 검색하면 노트북, 데이터 세트, 논문 및 코드가 모두 한 곳에서 표시됩니다.

색인의 각 항목에는 다음이 포함됩니다.

• 논문 제목
• 종이 추상
• 논문 저자
• 논문 자체를 연결하다
• 연결된 논문의 연결 그래프
• 해당 GitHub 코드 저장소 또는
• 실행 가능한 Google Colab 코드 노트북

Quantum Stat은 이전에 다음과 같은 커뮤니티 리소스를 가져왔습니다. NLP 모델 포지 및 아주 나쁜 NLP 데이터베이스. 이와 관련하여 NLP 인덱스는 NLP 연구 논문, 코드, 노트북 및 검색의 다양한 측면을 단일 리소스로 결합하는 다음 논리적 단계입니다.

Ricky는 "NLP 인덱스는 현재 NLP를 학습하는 데 있어 가장 포괄적인 지식 소스"라고 주장합니다. 이는 이미 항목 수를 고려하면 이의를 제기하기 어려운 주장입니다.

NLP 연구에 관심이 있고 최신 연구 구현을 이해하는 데 필요한 코드와 문서를 찾으려면 NLP 색인을 확인해야 합니다.

 
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