แหล่งข้อมูลใหม่ที่ยอดเยี่ยมสำหรับการวิจัยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

คีย์เวิร์ด: ชุดข้อมูล, NLP, การวิจัยศึกษา

ดัชนี NLP เป็นทรัพยากรใหม่ล่าสุดสำหรับการค้นหารหัส NLP ซึ่งรวมและจัดทำดัชนีกระดาษและคู่รหัสมากกว่า 3,000 รายการเมื่อเปิดตัว หากคุณสนใจในการวิจัย NLP และค้นหารหัสและเอกสารที่จำเป็นในการทำความเข้าใจเกี่ยวกับการนำงานวิจัยล่าสุดไปใช้ คุณควรลองดู

By Matthew Mayo May,KDนักเก็ต.

ความคิดเห็น

ดัชนี NLP

ด้วยความก้าวหน้าอย่างมากและไม่หยุดยั้งของการประมวลผลภาษาธรรมชาติเมื่อเร็ว ๆ นี้ การติดตามความก้าวหน้าด้านการวิจัยและแนวปฏิบัติของ SOTA อาจเต็มไปด้วยความท้าทาย จะหาเอกสารได้จากที่ใด เอกสารใดนำเสนอแนวคิดใด การติดตามรหัสที่สอดคล้องกับเอกสาร ทั้งหมดนี้เป็นการต่อสู้ที่แท้จริง จะเป็นอย่างไรหากมีจุดเดียวที่คุณสามารถกระโดดข้ามกิจกรรมต่างๆ เหล่านี้และได้ทุกอย่างที่คุณต้องการเพื่อติดตาม NLP Joneses

หากคุณไม่เคยได้ยิน Ricky Costa ซีอีโอของ Quantum Stat เมื่อเร็วๆ นี้ ประกาศ การเปิดตัวของ ดัชนี NLP. Ricky อธิบายดัชนี NLP ว่าเป็น “สินทรัพย์ใหม่ในการค้นพบรหัส NLP” และกล่าวต่อไปว่า:

มีที่เก็บรหัสมากกว่า 3,000 รหัส และฉันได้สร้างแถบด้านข้างที่สวยงามพร้อมหัวข้อที่สำคัญที่สุดใน NLP แล้ววันนี้! เสิร์ชเอ็นจิ้นคือการค้นหาตามประเภทของคุณและพิมพ์ผิด (มันเร็วมาก) ดัชนีประกอบด้วยงานวิจัย กราฟกับเอกสารที่เกี่ยวข้อง และ GitHub repo

ตั้งแต่ประกาศเดิมริกกี้ตั้งแต่นั้นมา นำไปลงโซเชียลอีกครั้ง เพื่อแจ้งให้เราทราบว่าขณะนี้ Super Duper NLP Repo ได้รวมเข้ากับดัชนี NLP แล้ว ทำให้เกิดการซื้อแบบครบวงจรสำหรับ SOTA NLP การวิจัยและรหัส ในจุดเดียว:

นั่นคือสมุดบันทึกมากกว่า 300 เล่ม ดังนั้น เมื่อคุณค้นหางานใดงานหนึ่ง คุณควรเห็นสมุดบันทึก ชุดข้อมูล กระดาษ และโค้ดทั้งหมดในที่เดียว

แต่ละรายการในดัชนีประกอบด้วย:

ชื่อกระดาษ
นามธรรมกระดาษ
ผู้เขียนกระดาษ
เชื่อมโยงกระดาษเอง
กราฟการเชื่อมต่อบน Connected Papers
ที่เก็บรหัส GitHub ที่สอดคล้องกันหรือ
เปิดใช้สมุดบันทึกรหัส Google Colab

Quantum Stat ได้นำทรัพยากรชุมชนเช่น แบบจำลอง NLP Forge และ ฐานข้อมูล NLP ที่แย่ที่สุด. ในเรื่องนี้ ดัชนี NLP เป็นขั้นตอนต่อไปที่สมเหตุสมผล โดยรวมแง่มุมต่างๆ ของเอกสารการวิจัย NLP, รหัส, สมุดบันทึก และการค้นพบไว้ในแหล่งข้อมูลเดียว

Ricky อ้างว่า “ปัจจุบันดัชนี NLP เป็นแหล่งความรู้ที่ครอบคลุมที่สุดในการเรียนรู้ NLP ในขณะนี้” นี่อาจเป็นการอ้างสิทธิ์ที่โต้แย้งได้ยาก เนื่องจากมีจำนวนรายการที่มีอยู่แล้ว

หากคุณสนใจในการวิจัย NLP และค้นหารหัสและเอกสารที่จำเป็นในการทำความเข้าใจการนำการวิจัยล่าสุดไปใช้ คุณควรตรวจสอบดัชนี NLP

ที่เกี่ยวข้อง: