README.md

metadata

title: Nlp Project
emoji: 🦀
colorFrom: pink
colorTo: purple
sdk: streamlit
sdk_version: 1.21.0
app_file: app.py
pinned: false

Проект в области обработки естественного языка

Целью проекта является создание мультистраничного приложения на платформе HuggingFace/Streamlit, демонстрирующего возможности и функционал ряда технологий машинного обучения и нейронных сетей в области обработки естественного языка.

Результатом проекта является приложение, состоящее из следующих компонентов: 1. Классификатор коротких рецензий на фильмы на английском языке на базе трёх моделей: классическая логистическая регрессия; обученная сеть LSTM; модель BERT с дообученными последними слоями трансформеров и добавленным линейным полносвязным слоем. 2. Суммаризатор текстов на английском языке на базе модели BERT. 3. Серия моделей GPT с настраиваемыми параметрами генерации, дообученных на текстах Хорхе Луиса Борхеса; А.С. Пушкина; Oxxxymiron.

Проект выполнен участниками группы DS20 в составе: Артёма Дойникова, Сергея Карпенко, Александра Курчаткина, Руслана Султанова, Евгения Щуркина.

Natural Language Processing Project

The goal of the project is to create a multi-page application on HuggingFace / Streamlit in order to demonstrate some of the capabilities and functionality of a number of machine learning and neural networks technologies in the field of natural language processing.

The tangible result of the project is an application consisting of the following components: 1. A classifier of short reviews of films in English based on three models: a classical logistic regression; a trained LSTM network; a BERT model with retrained last layers of transformers and an added linear fully-connected layer. 2. Summarizer of texts in English based on the BERT model. 3. A series of GPT models with customizable generation parameters, retrained on the texts of Jorge Luis Borges; Alexander Pushkin; Oxxxymiron.

The project has been carried out by members of the DS20 group: Artyom Doinikov, Sergey Karpenko, Alexander Kurchatkin, Ruslan Sultanov, Evgeniy Shchurkin.