PyThaiNLP v3.0.0-beta0 released! #PyThaiNLP #ThaiNLP PyThaiNLP 3.0 have many improvement and new features to help you in Thai language processing tasks. This release is PyThaiNLP v3.0.0-beta0. It is The first beta release of PyThaiNLP 3.0.

PyThaiASR is a Python package for Automatic Speech Recognition with focus on Thai language. It have offline thai automatic speech recognition model from Artificial Intelligence Research Institute of Thailand (AIResearch.in.th).

A multilingual colossal, cleaned version of Common Crawl's web crawl corpus. Based on Common Crawl dataset: "https://commoncrawl.org".

🔍 End-to-end Python framework for building natural language search interfaces to data. Leverages Transformers and the State-of-the-Art of NLP. Supports DPR, Elasticsearch, Hugging Face’s Hub, and much more!

OSKut: Out-of-domain StacKed cut for Word Segmentation

• Github: https://github.com/mrpeerat/OSKut
• Paper: https://aclanthology.org/2021.findings-acl.86.pdf
• New Dataset: https://github.com/mrpeerat/OSKut/tree/main/VISTEC-TP-TH-2021
• Colab: https://colab.to/oskut

Repository to track the progress in Natural Language Processing (NLP), including the datasets and the current state-of-the-art for the most common NLP tasks.

AI Builders ได้รับเกียรติจากอาจารย์เต้ อรรถพล ธำรงรัตนฤทธิ์ นักวิจัยประมวลผลภาษาธรรมชาติและอาจารย์ประจำภาควิชาภาษาศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยมาบรรยายเกี่ยวกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing; NLP) สำหรับน้องๆ AI Builders เจอกันใน gather.town เหมือนเดิม! #ทีมพี่เต้ ในหน้าสื่อ: "จากอดีตนักเรียนศิลป์-ภาษาที่มีความรู้ความสนใจในวรรณกรรม ทำผลการเรียนดีเยี่ยมจนได้รับทุนการศึกษาจากรัฐบาลไทยให้ไปศึกษาต่อที่สหรัฐอเมริกาตั้งแต่ระดับปริญญาตรี ในสถาบันชั้นนำอย่างมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด (Stanford University) ที่ทำให้เขาได้ต่อยอดเอาความรู้ทางด้านภาษามาผสมผสานกับเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ จนสำเร็จการศึกษาล่าสุดในระดับปริญญาเอก สาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์จาก Brandeis University ก่อนจะกลับมาเป็นอาจารย์ตามความตั้งใจ เขายังใช้เวลาราว 2 ปีไปกับการเก็บเกี่ยวประสบการณ์ของการทำงานในซิลิคอนวัลเลย์ ในฐานะ Software Engineer แห่งองค์กรจัดเก็บโปรไฟล์บุคคลที่มีชื่อเสียงในระดับโลกอย่าง LinkedIn" --a day BULLETIN (https://adaybulletin.com/talk-guest-attapol.../32103) "ผมว่าสายศิลป์มันเป็นอะไรที่ไม่มีวันตายจริงๆ เพราะสายศิลป์มันคือมนุษย์ศาสตร์ มันเกี่ยวกับมนุษย์ เราก็ยังเป็นมนุษย์อยู่วันยันค่ำ เราจะใช้เทคโนโลยีขนาดไหนก็ตาม จริงๆ เรียกว่าข้อมูลทางมนุษยศาสตร์มันเปลี่ยนไปมากกว่า แต่ก่อนมันอยู่ในหนังสือ นิตยสาร เวลาจะไปหาข้อมูลอะไร ก็ต้องไปหาในจดหมายเหตุ นิตยสารเก่าๆ แต่ตอนนี้ข้อมูลเปลี่ยนไปเป็นออนไลน์ แต่มันก็ยังคงเป็นข้อมูลทางมนุษยศาสตร์ชุดเดิม เผลอๆ มีบทบาทมากกว่าเดิมด้วย เพราะสมัยก่อน ใครจะเขียนหนังสือ จะต้องเป็นนักข่าว นักเขียน ต้องผ่านการกลั่นกรอง ผ่านสำนักพิมพ์ แต่เดี๋ยวนี้ใครๆ ก็เขียนได้แล้ว" --The Matter (https://thematter.co/social/interview-with-aj-attapol/80413) "ตอนที่ผมทำงานและเรียนอยู่อเมริกาจะเห็นได้ว่าทางด้านเทคโนโลยีบ้านเราจะตามเขาอยู่ประมาณ 5-10 ปี เพราะฉะนั้นผมเห็นแล้วว่ามันมีการประยุกต์ใช้เยอะมากเลยสำหรับภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์ แล้วผมว่าตอนนี้พื้นที่ในบ้านเราก็ยังมีอยู่ ไม่ใช่ทุกโจทย์ถูกตอบไปหมดแล้ว ความรู้ความเชี่ยวชาญการประมวลภาษาธรรมชาติ ซึ่งเป็นการสอนเครื่องคอมพิวเตอร์ให้ทำหน้าที่ทางภาษาแทนมนุษย์ได้ เช่น ตอบโต้กับเราได้หรือค้นหาข้อมูลให้เราได้ หรือตอบคำถามต่างๆ กำลังเป็นที่ต้องการของบริษัทในหลายด้านทั้งธุรกิจทางด้านการสื่อสาร การธนาคาร ไฟแนนซ์ ที่ปรึกษาธุรกิจ และสตาร์ทอัพต่างๆ เพราะตำแหน่งงานมีมากกว่าคนที่มีคุณสมบัติเพียงพอ ดร.อรรถพล กล่าว" --VoiceTV (https://voicetv.co.th/read/AiRqeF5fi) Speaker: ผศ.ดร.อรรถพล ธำรงรัตนฤทธิ์ (อ.เต้) ผู้เชี่ยวชาญด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติและ data science ปัจจุบันเป็นอาจารย์ภาคภาษาศาสตร์ คณะอักษรศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย สอนวิชาด้านภาษาศาสตร์และการประมวลภาษาธรรมชาติ ด้วยปริญญาโทถึงสามใบ ด้านสถิติ (Stanford University), neuroscience (Princeton University), computer science (Brandeis University) และปริญญาเอกด้าน computer science จาก Brandeis University อ.เต้เคยทำงานให้บริษัทยักษ์ใหญ่ระดับโลกใน Silicon Valley อย่าง Linkedin และ Yelp นอกจากนี้ปัจจุบันยังเป็น lead data instructor ให้ True Digital Academy อีกด้วย

สวัสดีชาวโลก สวัสดีชาวโลก สวัสดีชาวโลก

เป็นเครื่องมือสำหรับเพิ่มปริมาณข้อมูลสำหรับทำ NLP ภาษาไทยครับ โดยตอนนี้รองรับพวก WordNet, Word2Vec (Thai2Fit, BPEmb) และ FastText เหมาะกับในการทำ NLP ภาษาไทยให้มีข้อมูลมากขึ้น โดยเครื่องมือยังอยู่ในช่วงกำลังพัฒนาครับ

• GitHub: https://github.com/wannaphong/thaitextaug
• Docs: https://github.wannaphong.com/thaitextaug/
• Notebook: https://github.com/wannap.../thaitextaug/tree/main/notebooks