Facebook actualizou IA para reconhecimento de texto

Evoluções apresentadas facilitam a integração da tecnologia open source em smartphones de baixa gama.

 

fasttextOs programadores têm uma nova ferramenta para levar as aplicações móveis a perceber texto, graças a uma actualização do projecto de código aberto da Facebook na terça-feira. O grupo de pesquisa em inteligência artificial (IA) da gestora de redes sociais lançou uma nova versão da FastText ‒ biblioteca de programação projectada para facilitar a implantação de sistemas de aprendizagem automática sobre texto.

Usando uma técnica, que os investigadores denominaram FastText.zip, os programadores podem compactar um modelo de reconhecimento de linguagem, de modo a ocupar menos duas ordens de magnitude, em espaço de memória. E mantendo a maior parte da precisão.

É uma evolução capaz de permitir que os modelos sejam implantados em dispositivos menos potentes, como smartphones e dispositivos equipados com Raspberry Pi, tornando-os mais úteis para uma variedade mais ampla de aplicações.

Além disso, a Facebook lançou um par de tutoriais concebidos para levar os programadores à utilização do FastText. A mesma equipa também lançou um grupo de quase 300 conjuntos de tecnologia pré-treinada em idiomas, para simplificar ainda mais os processos.

O que torna a FastText especial é que a equipa que a constrói, na Facebook, está focada em pegar nas técnicas existentes e torná-las mais acessíveis, para evitar-se o recurso a cientistas de dados só para introduzir a aprendizagem automática em apps.

Um dos objectivos da FastText é tornar mais fácil às pessoas com habilitações fracas em programação, fazerem a classificação de texto (o processo de atribuir um bloco de palavras a um conjunto de categorias) e a representação de texto (o processo de transformar texto não estruturado em números para computação).

O que torna a FastText especial é que a equipa que a constrói, na Facebook, está focada em pegar nas técnicas existentes e torná-las mais acessíveis aos programadores. Trata-se de evitar o recurso a cientistas de dados só para introduzir a aprendizagem automática em apps.

Por exemplo, a biblioteca pode servir na ferramentas de análise de sentimento, para que as aplicações possam entender se os utilizadores estão a dizer algo positivo ou negativo.




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