Découvrez comment documenter NLP flux de travail à l’aide des meilleures pratiques. La documentation NLP flux de travail est essentielle pour la qualité, la reproductibilité et la collaboration.

Worth mentioning NLP workflows for our readers. Standard NLP workflow includes: - Text pre-processing - Exploratory analysis and text parcing - Feature engineering - NLP modelling - NLP evaluation

Comment documentez-vous NLP flux de travail ?

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Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l’intelligence artificielle (IA) qui traite de l’interaction entre le langage humain et les ordinateurs. NLP flux de travail sont les étapes et les outils impliqués dans la création, le test et le déploiement d’applications NLP, telles que les chatbots, l’analyse des sentiments ou le résumé de texte. La documentation NLP flux de travail est essentielle pour garantir la qualité, la reproductibilité et la collaboration dans NLP projets. Dans cet article, vous apprendrez à documenter NLP flux de travail à l’aide de meilleures pratiques et d’exemples.

Des experts chevronnés contribuent à cet article

Sélectionnés par la communauté pour 4 contributions. En savoir plus

1 Définir le problème

La première étape de la documentation de NLP flux de travail consiste à définir le problème que vous essayez de résoudre avec NLP. Cela inclut l’identification des données d’entrée et de sortie, du public cible et du cas d’utilisation, des mesures de performance et des critères d’évaluation, ainsi que des implications éthiques et juridiques de votre solution. Vous devez également fournir un résumé clair et concis de votre énoncé de problème et de vos objectifs dans votre documentation.

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Sugandha Sahay

Award-winning Technology Strategy Leader | Helping program managers to apply hyperautomation in business operations
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One additional item to include in the first step is non-goals i.e. what we won't include in the MVP. While we work hard defining the problem, use cases, target audience, we often forget where do we draw the line for the MVP. In my experience, documenting non-goals early on becomes a key prioritization input during event of scope creep.

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2 Choisissez les méthodes

L’étape suivante consiste à choisir les méthodes et les techniques que vous utiliserez pour mettre en œuvre votre solution NLP. Cela peut impliquer la sélection des tâches NLP appropriées, telles que la tokenisation, la stemming, la lemmatisation, le marquage de parties de la parole, la reconnaissance d’entités nommées, l’analyse des sentiments, etc. Vous devez également décider du type et de la source des données que vous utiliserez, telles que le texte, la parole ou les images, et si vous utiliserez des modèles préentraînés, des modèles personnalisés ou une combinaison des deux. Documentez la justification et les hypothèses qui sous-tendent vos choix, ainsi que les avantages et les limites de chaque méthode.

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Aldo Segnini

AI Adoption & Digital Transformation Expert | Empowering Businesses with Scalable AI Solutions | +25 Years Driving Data-Driven Innovation | Startup Advisor | Enabling AI as a Service (EaaS)
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When documenting NLP workflows, it's crucial to outline the methods and techniques you plan to use to implement your NLP solution. This includes selecting the appropriate NLP tasks like tokenization, stemming, part-of-speech tagging, and sentiment analysis. Additionally, you should specify the type and source of data you'll be working with, whether it's text, speech, or images, and clarify whether you'll be utilizing pre-trained models, custom models, or a combination of both. Make sure to document the reasoning behind your choices and highlight the advantages and limitations of each method to ensure clarity and reproducibility in your NLP project.

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3 Concevoir l’architecture

Ensuite, concevez l’architecture de votre solution NLP, c’est-à-dire la structure et les composants de votre système. Cela peut inclure le pipeline de données, l’architecture du modèle, l’interface utilisateur et l’environnement de déploiement. Documentez l’architecture à l’aide de diagrammes, d’organigrammes ou de pseudo-code, et expliquez comment chaque composant fonctionne et interagit avec les autres. Vous devez également documenter les dépendances, les exigences et les spécifications de votre système, telles que les bibliothèques, les infrastructures, les outils et le matériel que vous utiliserez.

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4 Implémenter le code

La quatrième étape consiste à implémenter le code de votre solution NLP, qui est la programmation et le codage réels de votre système. Documentez le code à l’aide de commentaires, de docstrings et d’annotations, et suivez les normes et conventions de codage de votre langage et de votre infrastructure. Vous devez également documenter les processus de test et de débogage, tels que les tests unitaires, les tests d’intégration et les méthodes de gestion des erreurs que vous utiliserez pour garantir la qualité et la fonctionnalité de votre code.

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5 Évaluer les résultats

Évaluez les résultats de votre solution NLP, qui est l’évaluation et l’analyse des performances et des résultats de votre système. Documentez les résultats à l’aide de tableaux, de graphiques, de graphiques ou de rapports, et comparez-les aux mesures et critères prédéfinis que vous avez définis à la première étape. Vous devez également documenter les limitations, les défis et les erreurs que vous avez rencontrés, ainsi que les améliorations et extensions possibles que vous pouvez apporter à votre solution.

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6 Partagez vos idées

Enfin, partagez les connaissances que vous avez acquises grâce à votre solution NLP, à savoir la communication et la diffusion de vos résultats et de vos apprentissages à vos parties prenantes et à vos pairs. Documentez les informations à l’aide de résumés, de présentations ou d’articles, et mettez en évidence les principaux points à retenir, implications et recommandations que vous avez tirés de votre solution. Vous devez également noter les commentaires, les commentaires et les suggestions que vous avez reçus de votre public et la façon dont vous prévoyez de les intégrer dans votre travail futur.

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7 Voici ce qu’il faut prendre en compte

Il s’agit d’un espace pour partager des exemples, des histoires ou des idées qui ne correspondent à aucune des sections précédentes. Que voudriez-vous ajouter d’autre?

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Dr Djamila Amimer

Helping Businesses Unlock AI Potential | CEO & Founder | Top 10 Global Thought Leaders on AI, Predictive Analysis and Emerging Tech. | AI Speaker | AI Author| LinkedIn Top AI Voice
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Ira Whiteside

Owner | Information AI Strategy/Strategist/Data Quality
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In addition, another point would be added to Dr. DJamila Excellent suggestions regarding Unemp wi. With the advent of LLM and Chat LLM. LLlM Acquire knowledge of chain of the thought, decision trees, and forest of thought there are many things in AI and LLM and BI That are that’s also termed AI, as well as NLP, that require different roles and skills again analogous to BI that have to be considered

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Intelligence artificielle (IA)

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1 Définir le problème

2 Choisissez les méthodes

3 Concevoir l’architecture

4 Implémenter le code

5 Évaluer les résultats

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7 Voici ce qu’il faut prendre en compte

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