自然言語処理を開始するための9つのツールとライブラリ

公開: 2019-11-20

以前の投稿では、NLPとは何か、NLPを実行するために必要な手順、およびNLPがどのように連携するかについて説明しました。

NLPの基本を理解し、NLPがコンテンツマーケティングの拡大にどのように役立つかを理解したので、開始するために必要なツールとライブラリの調査を開始できます。

あらゆる種類のNLPタスクに対応するあらゆる種類のツールがあります。 それらのいくつかはオープンソースツールであり、一般に無料で、ボランティアの貢献によって構築されています。 その他はプレミアムであり、コンピューティングとデータ処理の有名人によって提供されます。

GoogleでさえAIゲームに参加しています。

しかし、そこにあるツールとライブラリのリストに飛び込む前に、知っておくべきいくつかの用語があります。 この投稿では、Python、Java、およびNodeを参照しています。 あなたが貿易による開発者でない場合、これらが何であるか、そしてあなたの開発チームが一般的に何と協力しているかを知ることは助けになります。

それらを簡単に定義してから、NLP戦略を立ち上げて実行するのに役立つツールの種類について説明しましょう。

Python、Java、およびノー​​ドとは何ですか？

PythonとJavaはどちらもオープンソースのプログラミング言語であり、どちらもAIおよびNLPアプリケーションの構築に使用されます。 オープンソースプロジェクトのソフトウェア開発ホストであるGitHubによると、PythonとJavaは、それぞれ3番目と2番目のプログラミング言語です。

Node（またはNodeJS）は、AIおよびNLPツールをJavaScriptと呼ばれる別の言語で実行できるようにするフレームワークです。 JavaとJavaScriptは同じ言語ではないことに注意してください。

ノードはJavaScriptの同義語になりました。 つまり、Nodeで実行されるNLPツールとライブラリについて話しているときは、実際にはJavaScriptで実行されていると言っています。

オープンソースとは、自由に使用でき、比較的簡単に操作できるプログラミング言語とフレームワークを指します。 開発者は、ブランドのニーズに合わせてオープンソースのNLPツールとライブラリをカスタマイズできます。

ただし、オープンソースにはすぐに使用できるソリューションが付属しているとは限らないことに注意してください。これは、何かが機能する前に多くの開発とテストを行うことを意味する可能性があります。

プレミアムはその反対を指します。 これらはサブスクリプションベースのツールとライブラリです。 これらは通常、既存のインフラストラクチャにプラグインできる、すぐに使用できるオプションを提供します。これは、AI開発を始めたばかりの場合や、何かをすばやく展開したい場合に役立ちます。

NLP用のPythonツールとライブラリ

spaCy

SpaCyは、それ自体を「産業用の強力な自然言語処理」としてタグ付けしています。 これは、開発者がさまざまなNLPプロジェクトに取り組むことを可能にするテキスト分析ライブラリです。 SpaCyは52以上の言語をサポートし、名前付きエンティティの認識やPoSタグ付けなど、多くの機能を含む多くの機能を含む、処理の速度と精度に誇りを持っています。

自然言語ツールキット（NLTK）

NLTKは、よく知られているオープンソースのNLPPythonライブラリです。 意味分析を含む、テキスト処理と自然言語理解に役立つあらゆる種類のライブラリを提供します。

しかし、きちんとしたことは、アクセシビリティへの取り組みです。 NLTKの背後にある頭脳は、プログラミングの基礎を教える詳細なガイドを提供するため、初心者でもNLPで遊ぶことができます。

彼らのサイトによると、NLPプログラミングへのアプローチは、研究者、学生、教師にとって有用なツールになっています。

チームがプログラミング全般に精通していない場合は、ここから始めるのがよいでしょう。

TensorFlow

TensorFlowは、機械学習とNLPに関心のある企業向けのエンドツーエンドのプラットフォームです。 Python / C ++で記述されており、完全にオープンソースであり、開発者が独自のアプリを構築するために使用できるさまざまなライブラリとツールが付属しています。

Kerasやその他の高レベルモデルなどのフレームワークと統合して、ニューラルネットワークを簡単かつ迅速に構築します。

NLP用のノードツールとライブラリ

NLP.js

NLP.jsは、分析しているテキストの言語を推測できます。クリンゴン語を認識するようにトレーニングされています。 このツールは、翻訳やチャットボットなどの非構造化データアプリケーションに最適です。 34の異なる言語を識別し、自然言語処理分類子と自然言語生成マネージャーが含まれています。

このツールは完全にオープンソースであり、世界中のプログラマーの貢献に依存しています。

NLP用のJavaツールとライブラリ

Apache OpenNLP

彼らのサイトによると、Apache OpenNLPは、ボランティアが作成したNLP用のオープンソースツールです。 「トークン化、文のセグメンテーション、品詞タグ付け、名前付きエンティティの抽出、チャンク化、解析、言語検出、共参照解決など、最も一般的なNLPタスクをサポートします。」

これらのプロセスにより、開発者は、品詞、品詞、品詞を分解して理解できるアプリを作成できます。

スタンフォード自然言語処理グループ

スタンフォードは、統計、ルールベース、ディープラーニングのNLPツールなど、言語処理ツールの一部を一般に公開しています。 彼らのサイトには、タグ付けと解析のためのライブラリや翻訳のためのツールを含む、コアライブラリとツールの全リストがあります。

ただし、これらの製品はオープンソースですが、プロプライエタリツールで使用する前に、商用ライセンスについてスタンフォードに連絡する必要があることに注意してください。

その他のNLPツール

AWS

Amazon Deep Learning AMIは、使用するプログラミング言語に関係なくNLPを実行するためのツールを提供するプレミアムサービスです。 また、KerasやTensorFlowなど、これまでに説明したいくつかの既存のディープラーニングフレームワークでも機能します。

IBMワトソン

この時点でおそらくワトソンについて聞いたことがあるでしょう。 それがジェパディ！で優勝したAIマシンです。 しかし、ワトソンはNLP用のツールとライブラリも提供しています。 Python、Node、またはJavaのパッケージをダウンロードして、チャットボットを構築したり、ソーシャルメディアで感情分析を実行したり、オンラインレビューを分析したりできます。

GoogleCloud自然言語

Google Cloudには、自然言語処理のための2つのオプションがあります。 1つはAutoML自然言語で、開発者は既存のドキュメントをアップロードしてツールをトレーニングし、それをデプロイしていくつかのNLPタスクを実行します。 これは、AI、ディープラーニング、またはNLPの経験があまりない開発者を対象としています。

GoogleはNaturalLanguageAPIも提供しています。これにより、経験豊富な開発者が独自にテキスト分析、感情分析、翻訳ツールを作成して存在させることができます。

どちらもGoogleのクラウドに存在します。

概要

あらゆる種類のNLPのニーズに対応するために、ツールとライブラリがあります。 何を選択するかは開発チームに大きく依存するため、開発チームに参加してもらいます。 AIと、私が話した3つのプログラミング言語に精通していることを知っておく必要があります。 また、技術スタックとそれがサポートできるものを理解する必要があります。

開発チームに適切な質問をし、組織のニーズを明確にします。 次に、会社全体に適した自然言語処理ツールとライブラリを選択できます。