9 herramientas y bibliotecas para ponerte en marcha con el procesamiento del lenguaje natural

En publicaciones anteriores, hemos discutido qué es la PNL, los pasos necesarios para ejecutar la PNL y cómo la PNL funciona en conjunto.

Ahora que tiene una comprensión fundamental de NLP y cómo puede ayudarlo a escalar su marketing de contenido, puede comenzar a investigar las herramientas y bibliotecas que necesita para comenzar.

Existen todo tipo de herramientas para todo tipo de tareas de PNL. Algunas de ellas son herramientas de código abierto, gratuitas para el público y construidas con las contribuciones de voluntarios. Otros son premium, ofrecidos por grandes nombres en computación y procesamiento de datos.

Incluso Google está en el juego de la IA.

Pero antes de sumergirnos en una lista de las herramientas y bibliotecas que existen, hay algunos términos que debe conocer. Me verás haciendo referencia a Python, Java y Node en esta publicación. Si no es un desarrollador de oficio, es útil saber cuáles son y con qué trabaja generalmente su equipo de desarrollo.

Definámoslos brevemente y luego hablemos sobre los tipos de herramientas que existen para ayudarlo a poner en marcha su estrategia de PNL.

¿Qué son Python, Java y Node?

Python y Java son lenguajes de programación de código abierto y ambos se utilizan para crear aplicaciones de IA y NLP. Python y Java son los lenguajes de programación número tres y número dos, respectivamente, según GitHub, un host de desarrollo de software para proyectos de código abierto.

Node (o NodeJS) es un marco que permite que las herramientas de IA y NLP se ejecuten en otro lenguaje llamado JavaScript. Tenga en cuenta que Java y JavaScript no son el mismo lenguaje.

Nodo se ha convertido en sinónimo de JavaScript. Entonces, cuando habla de herramientas y bibliotecas de NLP que se ejecutan en Node, en realidad está diciendo que se ejecutan en JavaScript.

El código abierto se refiere a lenguajes de programación y marcos que son de uso gratuito y relativamente fáciles de manipular. Sus desarrolladores pueden personalizar herramientas y bibliotecas de NLP de código abierto para satisfacer las necesidades de su marca.

Pero tenga en cuenta que el código abierto no siempre viene con soluciones listas para usar, lo que podría significar mucho desarrollo y pruebas antes de que algo funcione.

Premium se refiere a lo contrario. Estas son herramientas y bibliotecas basadas en suscripción. Por lo general, ofrecen más opciones listas para usar que puede conectar a la infraestructura existente, lo que puede ser útil si recién está comenzando con el desarrollo de IA o si desea implementar algo rápidamente.

Herramientas y bibliotecas de Python para PNL

espacioso

SpaCy se etiqueta a sí mismo como "procesamiento de lenguaje natural de potencia industrial". Es una biblioteca de análisis de texto que permite a los desarrolladores abordar una variedad de proyectos de NLP. SpaCy es compatible con más de 52 idiomas y se enorgullece de su velocidad y precisión de procesamiento, incluidas muchas funciones, como el reconocimiento de entidades nombradas y el etiquetado de puntos de venta.

Kit de herramientas de lenguaje natural (NLTK)

NLTK es una conocida biblioteca Python NLP de código abierto. Proporciona todo tipo de bibliotecas para ayudar con el procesamiento de texto y la comprensión del lenguaje natural, incluido el análisis semántico.

Pero lo bueno es su apuesta por la accesibilidad. Los cerebros detrás de NLTK brindan guías detalladas que enseñan los fundamentos de la programación, para que incluso los principiantes puedan comenzar a jugar con la PNL.

Según su sitio, su enfoque de la programación de PNL lo convierte en una herramienta útil para investigadores, estudiantes y profesores.

Si su equipo no está al día con la programación en general, este podría ser un buen lugar para comenzar.

TensorFlow

TensorFlow es una plataforma integral para empresas interesadas en el aprendizaje automático y la PNL. Escrito en python/C++, es completamente de código abierto y viene con una variedad de bibliotecas y herramientas que los desarrolladores pueden usar para crear sus propias aplicaciones.

Se integra con marcos como Keras y otros modelos de alto nivel para construir redes neuronales fácil y rápidamente.

Herramientas y bibliotecas de nodo para NLP

PNL.js

NLP.js puede adivinar el idioma del texto que está analizando, ¡incluso ha sido entrenado para reconocer el klingon! Esta herramienta es ideal para aplicaciones de datos no estructurados como traducción y chatbots. Identifica 34 idiomas diferentes e incluye un clasificador de procesamiento de lenguaje natural y un administrador de generación de lenguaje natural.

Esta herramienta es completamente de código abierto y se basa en las contribuciones de programadores de todo el mundo.

Herramientas y bibliotecas de Java para PNL

Apache OpenNLP

Según su sitio, Apache OpenNLP es una herramienta de código abierto escrita por voluntarios para PNL. "Es compatible con las tareas de NLP más comunes, como la tokenización, la segmentación de oraciones, el etiquetado de partes del discurso, la extracción de entidades nombradas, la fragmentación, el análisis, la detección de idiomas y la resolución de correferencias".

Estos procesos permiten a los desarrolladores crear aplicaciones que pueden desglosar partes del discurso, habladas o escritas, y comprenderlas.

El Grupo de Procesamiento del Lenguaje Natural de Stanford

Stanford ha puesto a disposición del público algunas de sus herramientas de procesamiento del lenguaje, incluidas sus herramientas NLP estadísticas, basadas en reglas y de aprendizaje profundo. Hay una lista completa de bibliotecas y herramientas principales en su sitio, incluidas bibliotecas para etiquetar y analizar y herramientas para traducción.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que, si bien sus productos son de código abierto, debe comunicarse con Stanford para obtener una licencia comercial antes de usarlos en cualquier herramienta patentada.

Otras herramientas de PNL

AWS

Amazon Deep Learning AMI es un servicio premium que le brinda las herramientas para ejecutar NLP sin importar el lenguaje de programación que use. También funciona con varios marcos de aprendizaje profundo existentes que hemos mencionado, incluidos Keras y TensorFlow.

ibm watson

Probablemente hayas oído hablar de Watson en este momento. Esa es la máquina de IA que ganó Jeopardy!. Pero Watson también ofrece herramientas y bibliotecas para NLP. Puede descargar paquetes para Python, Node o Java para crear chatbots, realizar análisis de opinión en las redes sociales o analizar reseñas en línea, entre otras cosas.

Lenguaje natural de la nube de Google

Google Cloud tiene dos opciones para el procesamiento del lenguaje natural. El primero es AutoML Natural Language, donde los desarrolladores cargan documentos existentes para entrenar la herramienta y luego la implementan para realizar varias tareas de NLP. Está destinado a desarrolladores que no tienen mucha experiencia con IA, aprendizaje profundo o NLP.

Google también ofrece su API de lenguaje natural, que permite que los desarrolladores más experimentados creen y existan herramientas de análisis de texto, análisis de sentimientos y traducción por su cuenta.

Ambos existen en la nube de Google.

Resumen

Para cada tipo de necesidad de PNL, existen herramientas y bibliotecas para ayudarlo. Lo que elija dependerá mucho de su equipo de desarrollo, así que involúcrelos. Necesitará conocer su familiaridad con la IA, así como con los tres lenguajes de programación de los que hablé. También deberá comprender su pila tecnológica y lo que puede admitir.

Haga las preguntas correctas a su equipo de desarrollo y aclare las necesidades de su organización. Luego, puede elegir las herramientas y bibliotecas de procesamiento de lenguaje natural adecuadas para la empresa en su conjunto.