論文の概要: NLP Workbench: Efficient and Extensible Integration of State-of-the-art Text Mining Tools

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01410v1
• Date: Thu, 2 Mar 2023 16:59:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-03 13:25:56.742621
• Title: NLP Workbench: Efficient and Extensible Integration of State-of-the-art Text Mining Tools
• Title（参考訳）: NLP Workbench:最先端テキストマイニングツールの効率的で拡張可能な統合
• Authors: Peiran Yao, Matej Kosmajac, Abeer Waheed, Kostyantyn Guzhva, Natalie Hervieux, Denilson Barbosa
• Abstract要約: 非専門家は、最先端のテキストマイニングモデルを用いて大規模コーパスのセマンティック理解を得ることができる。 このプラットフォームは、最新のトレーニング済みモデルと、アカデミアのオープンソースシステムの上に構築されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.197644109088143
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: NLP Workbench is a web-based platform for text mining that allows non-expert users to obtain semantic understanding of large-scale corpora using state-of-the-art text mining models. The platform is built upon latest pre-trained models and open source systems from academia that provide semantic analysis functionalities, including but not limited to entity linking, sentiment analysis, semantic parsing, and relation extraction. Its extensible design enables researchers and developers to smoothly replace an existing model or integrate a new one. To improve efficiency, we employ a microservice architecture that facilitates allocation of acceleration hardware and parallelization of computation. This paper presents the architecture of NLP Workbench and discusses the challenges we faced in designing it. We also discuss diverse use cases of NLP Workbench and the benefits of using it over other approaches. The platform is under active development, with its source code released under the MIT license. A website and a short video demonstrating our platform are also available.
• Abstract（参考訳）: NLP WorkbenchはテキストマイニングのためのWebベースのプラットフォームで、専門家でないユーザが最先端のテキストマイニングモデルを使用して大規模コーパスの意味的理解を得ることができる。 プラットフォームは、エンティティリンク、感情分析、意味解析、関係抽出を含む意味分析機能を提供する、学界の最新の事前学習されたモデルとオープンソースシステム上に構築されている。 その拡張可能な設計により、研究者や開発者は既存のモデルをスムーズに置き換えたり、新しいモデルを統合できる。 高速化のために,アクセラレーションハードウェアの割り当てと計算の並列化を容易にするマイクロサービスアーキテクチャを採用している。 本稿では,NLP Workbenchのアーキテクチャを概説し,その設計に直面する課題について論じる。 また、NLP Workbenchの多様なユースケースや、他のアプローチに対する利用メリットについても論じる。 プラットフォームは現在開発中で、ソースコードはMITライセンスで公開されている。 当社のプラットフォームをデモするWebサイトやショートビデオも利用可能です。

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