NLP Architect es una biblioteca escrita en Python para explorar las topologías de aprendizaje profundo así como las técnicas del lenguaje natural, tanto para procesarlo y entenderlo, de manera que sea ésta una plataforma de investigación y colaboración para el futuro. Actualmente, se incluyen la siguientes características, las cuales los desarrolladores han encontrado interesantes desde una perspectiva de la investigación y en términos de aplicaciones prácticas:
- Modelos nucleares NLP, que permiten una extracción robusta de las características lingüísticas del flujo de trabajo NLP, por ejemplo, el parser de dependencias y el llamado NP chunker..
- Módulos que lidian con el entendimiento semántico, por ejemplo, colocaciones, el sentido más común de las palabras y la representación NP embebida (por ejemplo, NP2V).
- Componentes instrumentales para la IA conversacional, por ejemplo, “chatbots” que incluyan sistemas de diálogos, chunking de secuencias, entre otras.
- Aplicaciones fin-a-fin DL que usan las nuevas topologías, por ejemplo, preguntas y respuestas, máquinas que entienden textos, ejemplos fin-a-fin de entrenamiento y de procesos de inferencia que también den juntos alguna de las funcionalidades frecuentemente usadas cuando se aplican estos modelos, como flujo de datos, llamadas a funciones comunes, y rutinas relacionadas con NLP y su biblioteca modularizada para una fácil integración. Basándose en la experiencia de la IA de Intel, los investigadores consideran los componentes en NLP Architect como un conjunto de bloques de construcción que se necesitan para implementar casos de uso NLP.
En el blog de Intel se introduce NLP Architect, en donde se dice que “esta biblioteca abierta y flexible de componentes NLP da los fundamentos para que nosotros podamos crear soluciones NLP con nuestros socios y clientes. Estamos todavía incorporando activamente nuevos resultados de nuestras investigaciones para permitir que quien quiera re-use lo que hemos construido y en su caso lo optimice. La biblioteca provee una plataforma para el análisis y las optimizaciones del software y hardware de Intel en la carga de trabajo que significa el NLP.
Algunos de sus componentes, con modelos ya pre-entrenados, se exponen como APIs de servicios REST a través del servidor de NLP Architect. El servidor de esta biblioteca se diseñó para dar predicciones a lo largo de diferentes modelos en NLP Architect. Incluye una interfaz web exponiendo las anotaciones del modelo para las visualizaciones.
NLP Architect es uno de muchos productos que son de código abierto de Intel AI, los cuales fueron lanzados el año pasado después de su compra de la compañía Nervana Systems, la cual costó aproximadamente unos 408 millones de dólares.
Neon, el entorno de aprendizaje profundo de Nervana, ya era de código abierto cuando Intel adquirió la empresa y ahora se ha actualizado para un mejor desempeño en los CPUs, permitiendo que pueda usarse mejor la biblioteca de Intel “Math Kernel Library (MKL)”. El componente DNN (Deep neural networks), de MKL que usa Neon se da gratuitamente y se descarga ya automáticamente como parte de la instalación de Neon.
Pero aparte de todo esto, se anticipa la llegada de Intel Nervana Net L-1000, el primer chip ampliamente disponible para acelerar el entrenamiento de las r3edes neuronales, el cual llegará en el 2019.