งานสร้างลำดับข้อความ

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ด้วย Python

Fouad Trad

Machine Learning Engineer

การสร้างลำดับข้อความ

สร้างข้อความใหม่จากอินพุตที่กำหนด
ตัวอย่างงานที่รวมอยู่:
- การสรุปข้อความ
- การแปลภาษา
- การสร้างแบบจำลองภาษา

GIF แสดงดินสอกำลังเขียนประโยคบนกระดาษ

การสรุปข้อความ

ย่อเอกสารยาวให้กระชับโดยเน้นประเด็นสำคัญ
มีประโยชน์เมื่อต้องจัดการกับ:
- บทความข่าวยาว
- บทความวิจัย
- รายงาน
- อีเมล

ภาพแสดงกองหนังสือและเอกสารสรุปที่สร้างขึ้นจากหนังสือเหล่านั้น

ไปป์ไลน์การสรุปข้อความ

from transformers import pipeline

summarizer = pipeline(task="summarization", model="cnicu/t5-small-booksum")


text = """The Amazon rainforest, often referred to as the "lungs of the Earth," is one of the most 
biologically diverse regions in the world. Spanning over nine countries in South America, the majority 
of the forest lies in Brazil. It is home to an estimated 390 billion individual trees, divided into 
16,000 different species. The rainforest plays a critical role in regulating the global climate by 
absorbing vast amounts of carbon dioxide and producing oxygen."""


result = summarizer(text)

print(result)

[{'summary_text': 'the Amazon rainforest is one of the most biologically diverse regions in the world. 
The majority of the forest lies in Brazil. The rainforest plays a critical role in regulating the 
global climate by absorbing vast amounts of carbon dioxide and producing oxygen.'}]

การแปลข้อความ

แปลงข้อความจากภาษาหนึ่งไปยังอีกภาษาหนึ่ง
จำเป็นในแอปพลิเคชันหลายภาษา:
- เว็บไซต์นานาชาติ
- เครื่องมือสนับสนุนลูกค้า

ภาพแสดงการแปลข้อความจากภาษาอังกฤษ (Good morning) เป็นภาษาฝรั่งเศส (Bonjour)

ไปป์ไลน์การแปลข้อความ

translator = pipeline(task="translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-en-fr")


sentence = "The rainforest helps regulate the Earth's climate."

result = translator(sentence)

print(result)

[{'translation_text': 'La forêt tropicale aide à réguler le climat de la Terre.'}]

การสร้างแบบจำลองภาษา

ทำนายคำถัดไปจากข้อความที่กำหนด
เป็นพื้นฐานของหลายแอปพลิเคชัน:
- การเติมข้อความอัตโนมัติ
- การสร้างเรื่องราว
- การตอบกลับของแชทบอต

ภาพแสดงการทำงานของการสร้างแบบจำลองภาษา โดยป้อนข้อความกระตุ้นให้เครื่องและได้รับข้อความที่สร้างขึ้น

ไปป์ไลน์การสร้างแบบจำลองภาษา

generator = pipeline(task="text-generation", model="distilgpt2")


prompt = "Once upon a time,"

result = generator(prompt, max_length=30, num_return_sequences=3)

print(result)

[{'generated_text': "Once upon a time, my life wasn't so good, I kept my things tidy. The 
                     more time I spend with my children the more ..."}, 
 {'generated_text': 'Once upon a time, we began a process of finding the right answers to 
                     some big questions," said Jim Pelterer, a lecturer at the 
                     University...'}, 
 {'generated_text': 'Once upon a time, a man came along and took in the city, and found out 
                     that a strange woman had just walked in and was dancing about...'}]

มาฝึกกันเถอะ!

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ด้วย Python