Transition vers l’Open Source : Facebook renforce le rang avec PyTech

open source facebook 15 Jan

A l’image d’autres géants du web et du numérique comme IBM et Google, Faceboiyok se met de plus en plus à l’open source. Après avoir annoncé l’élaboration d’une suite de composants open source du noyau Linux, en novembre 2018, le leader mondial des réseaux sociaux récidive avec l’ouverture du code PyText, son framework de traitement de langage naturel. Le point avec OSS.

Pour optimiser le traitement automatique du langage

Basé sur le deep learning, un type d’intelligence artificielle dérivé du machine learning où la machine est capable d’apprendre par elle-même, PyText est un framework de modélisation du langage naturel. Il a été développé avec PyToch, une bibliothèque conçue pour l’apprentissage machine utilisée en interne par Facebook.

La particularité de PyText réside dans le fait qu’il est à cheval entre les frameworks dédiés à l’expérimentation et ceux consacrés à l’optimisation de la production. C’est essentiellement dans le but de faciliter le couplage entre les projets expérimentaux et les systèmes de production, et aussi pour optimiser la compréhension textuelle, que Facebook a décidé d’ouvrir le code de ce framework.

Le logiciel devrait aider à créer un pipeline TALN complet (traitement automatique de la langue naturelle) afin de faciliter l’application de programmes et techniques informatiques à tous les aspects du langage humain, grâce à sa capacité d’assembler des composants de frameworks, par exemple. Aussi, PyText peut se baser sur des modèles existants pour la classification de texte, sans forcément passer par des algorithmes d’apprentissage.

PyText : une mine mieux exploitée grâce à l’open source

Grâce à des modèles contextuels, PyText permet d’améliorer la compréhension des textes en repartant des entrées précédentes. Le framework intègre une autre fonctionnalité qui permet de voir comment les systèmes du machine learning pilotés par Python peuvent éviter certains dysfonctionnements liés à la performance du langage. Les modèles PyText sont très flexibles et également exportables sous le format ONNX pour une meilleure inférence avec le logiciel d’apprentissage approfondi Caffe2 ; une véritable mine qui sera mieux exploitée grâce à l’open source.

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