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Facebook introduce nueva versión de FastText

[04/05/2017] Los desarrolladores tienen una nueva herramienta para ayudar a las aplicaciones móviles a entender el texto, gracias a una actualización del proyecto de código abierto de Facebook el martes. El grupo de investigación de IA de la compañía lanzó una nueva versión de FastText, una biblioteca de programación que se encuentra diseñada para que sea más fácil para los desarrolladores desplegar sistemas de aprendizaje de máquina basados en texto.

Usando una técnica que los investigadores están llamando FastText.zip, los desarrolladores pueden compactar un modelo de reconocimiento de lenguaje para que tome hasta dos órdenes de magnitud menos la memoria, manteniendo al mismo tiempo gran parte de la exactitud que obtendrían con un modelo de no-condensadas. Es un movimiento que permite a estos modelos ser desplegados en dispositivos menos poderosos como los teléfonos inteligentes, haciéndolos más útiles para una variedad más amplia de sus aplicaciones.

Además, Facebook lanzó un par de tutoriales diseñados para ayudar a los desarrolladores empezar a usar FastText. El equipo también ha publicado un conjunto de casi 300 sistemas de lenguaje previamente capacitados para simplificar aún más las cosas en adelante.

El objetivo detrás de FastText es hacer que sea más fácil para las personas con un fondo ligero en programación hacer la clasificación del texto, (el proceso de asignar un bloque de palabras en un conjunto de categorías) y la representación de texto (el proceso de convertir texto no estructurado en números para el cómputo).

"Esa era la idea detrás de la biblioteca -hacer que sea una biblioteca muy accesible para cualquier problema de aprendizaje de máquina relativo al texto", afirmó Armand Joulin, científico de investigación de Facebook.

Lo qué hace especial a FastText es que el equipo que lo está creando en Facebook se enfoca en tomar las técnicas existentes y hacer más accesible a los desarrolladores del día, por lo que es más fácil para las personas sin un doctorado en Ciencias de la información poner en práctica el aprendizaje de máquina en sus aplicaciones.

Por ejemplo, FastText puede utilizarse para funciones como el autocompletado de #hastag, de tal forma que los usuarios pueden insertar más rápidamente las etiquetas relevantes en los mensajes de los medios de comunicación social. También puede ayudar con el análisis del sentimiento, para qué las aplicaciones pueden entender si los usuarios están diciendo algo positivo o negativo.

FastText fue construido específicamente para manejar una amplia variedad de idiomas, según Edouard tumba, un postdoctoral fellow en Facebook. En particular, afirmó que dijo que podía manejar idiomas como el alemán y francés que podrían causar problemas para otros sistemas.