9 narzędzi i bibliotek ułatwiających przetwarzanie języka naturalnego

W poprzednich postach omówiliśmy, czym jest NLP, kroki wymagane do uruchomienia NLP i jak NLP działa razem.

Teraz, gdy masz podstawową wiedzę na temat NLP i tego, jak może pomóc w skalowaniu marketingu treści, możesz rozpocząć badanie narzędzi i bibliotek, których potrzebujesz, aby zacząć.

Istnieją wszelkiego rodzaju narzędzia do wszystkich rodzajów zadań NLP. Niektóre z nich to narzędzia o otwartym kodzie źródłowym, bezpłatne dla społeczeństwa i zbudowane dzięki wkładowi wolontariuszy. Inne są premium, oferowane przez wielkie nazwiska w informatyce i przetwarzaniu danych.

Nawet Google jest w grze AI.

Ale zanim zagłębimy się w listę dostępnych narzędzi i bibliotek, jest kilka terminów, które powinieneś znać. Zobaczysz, jak odwołuję się do Pythona, Javy i Node w tym poście. Jeśli nie jesteś programistą z zawodu, warto wiedzieć, czym one są i czym na ogół pracuje Twój zespół programistów.

Zdefiniujmy je krótko, a następnie porozmawiajmy o rodzajach dostępnych narzędzi, które pomogą Ci uruchomić i uruchomić strategię NLP.

Czym są Python, Java i Node?

Python i Java są językami programowania typu open source i oba są używane do tworzenia aplikacji AI i NLP. Python i Java to odpowiednio języki programowania numer trzy i numer dwa, według GitHub, hosta programistycznego dla projektów open source.

Node (lub NodeJS) to framework, który pozwala narzędziom AI i NLP działać w innym języku o nazwie JavaScript. Zauważ, że Java i JavaScript to nie ten sam język.

Node stał się synonimem JavaScript. Więc kiedy mówisz o narzędziach i bibliotekach NLP, które działają w Node, tak naprawdę mówisz, że działają w JavaScript.

Open source odnosi się do języków programowania i frameworków, które są bezpłatne w użyciu i stosunkowo łatwe w obsłudze. Twoi programiści mogą dostosować narzędzia i biblioteki NLP typu open source do potrzeb Twojej marki.

Należy jednak pamiętać, że open source nie zawsze zawiera gotowe rozwiązania, co może oznaczać wiele prac programistycznych i testowych, zanim cokolwiek zadziała.

Premium odnosi się do czegoś przeciwnego. Są to narzędzia i biblioteki oparte na subskrypcji. Zwykle oferują więcej gotowych opcji, które można podłączyć do istniejącej infrastruktury, co może być przydatne, jeśli dopiero zaczynasz opracowywać sztuczną inteligencję lub chcesz coś szybko wdrożyć.

Narzędzia i biblioteki Pythona dla NLP

spaCy

SpaCy oznacza się jako „przetwarzanie języka naturalnego o sile przemysłowej”. Jest to biblioteka do analizy tekstu, która pozwala programistom zająć się różnymi projektami NLP. SpaCy obsługuje ponad 52 języki i szczyci się szybkością i dokładnością przetwarzania, w tym wieloma funkcjami, takimi jak wiele funkcji, w tym rozpoznawanie nazwanych jednostek i tagowanie PoS.

Zestaw narzędzi języka naturalnego (NLTK)

NLTK to dobrze znana biblioteka NLP Python typu open source. Udostępnia wszelkiego rodzaju biblioteki ułatwiające przetwarzanie tekstu i rozumienie języka naturalnego, w tym analizę semantyczną.

Ale fajną rzeczą jest jej zaangażowanie w dostępność. Mózgi stojące za NLTK zapewniają dogłębne przewodniki, które uczą podstaw programowania, dzięki czemu nawet początkujący mogą zacząć bawić się NLP.

Według ich strony, ich podejście do programowania NLP sprawia, że ​​jest to przydatne narzędzie dla naukowców, studentów i nauczycieli.

Jeśli Twój zespół nie jest zaznajomiony z programowaniem w ogóle, może to być dobre miejsce na rozpoczęcie.

Przepływ Tensora

TensorFlow to kompleksowa platforma dla firm zainteresowanych uczeniem maszynowym i NLP. Napisany w Pythonie/C++, jest całkowicie open-source i zawiera wiele bibliotek i narzędzi, których programiści mogą używać do tworzenia własnych aplikacji.

Integruje się z platformami, takimi jak Keras i innymi modelami wysokiego poziomu, aby łatwo i szybko budować sieci neuronowe.

Narzędzia i biblioteki węzłów dla NLP

NLP.js

NLP.js może odgadnąć język tekstu, który analizuje — został nawet przeszkolony w rozpoznawaniu klingońskich! To narzędzie doskonale nadaje się do nieustrukturyzowanych aplikacji danych, takich jak tłumaczenia i chatboty. Identyfikuje 34 różne języki i zawiera klasyfikator przetwarzania języka naturalnego oraz menedżer generowania języka naturalnego.

To narzędzie jest całkowicie otwarte i opiera się na wkładzie programistów z całego świata.

Narzędzia i biblioteki Java dla NLP

Apache OpenNLP

Według ich strony, Apache OpenNLP to napisane przez wolontariuszy narzędzie typu open source do NLP. „Obsługuje najpopularniejsze zadania NLP, takie jak tokenizacja, segmentacja zdań, tagowanie części mowy, wyodrębnianie nazwanych jednostek, chunking, parsowanie, wykrywanie języka i rozwiązywanie rdzeni”.

Procesy te umożliwiają programistom tworzenie aplikacji, które potrafią rozkładać części mowy, wypowiedziane lub pisane, i je rozumieć.

Grupa ds. przetwarzania języka naturalnego w Stanford

Stanford udostępnił publicznie niektóre ze swoich narzędzi do przetwarzania języka, w tym narzędzia statystyczne, oparte na regułach i narzędzia do głębokiego uczenia się NLP. Na ich stronie znajduje się cała lista podstawowych bibliotek i narzędzi, w tym biblioteki do oznaczania i analizowania oraz narzędzia do tłumaczenia.

Należy jednak zauważyć, że chociaż ich produkty są typu open source, przed użyciem ich w jakichkolwiek zastrzeżonych narzędziach należy skontaktować się ze Stanford w celu uzyskania licencji komercyjnej.

Inne narzędzia NLP

AWS

Amazon Deep Learning AMI to usługa premium, która zapewnia narzędzia do uruchamiania NLP bez względu na używany język programowania. Działa również z kilkoma istniejącymi frameworkami głębokiego uczenia, o których wspomnieliśmy, w tym Keras i TensorFlow.

IBM Watson

Prawdopodobnie w tym momencie słyszałeś o Watsonie. To maszyna AI, która wygrała Jeopardy!. Ale Watson oferuje również narzędzia i biblioteki dla NLP. Możesz pobrać pakiety dla Pythona, Node lub Java, aby między innymi budować chatboty, przeprowadzać analizy nastrojów w mediach społecznościowych lub analizować recenzje online.

Język naturalny Google Cloud

Google Cloud ma dwie opcje przetwarzania języka naturalnego. Pierwszym z nich jest AutoML Natural Language, w którym programiści przesyłają istniejące dokumenty, aby przeszkolić narzędzie, a następnie wdrażają je do wykonywania kilku zadań NLP. Jest przeznaczony dla programistów, którzy nie mają dużego doświadczenia z AI, głębokim uczeniem lub NLP.

Google oferuje również swój interfejs API języka naturalnego, który pozwala bardziej doświadczonym programistom samodzielnie tworzyć i istnieć narzędzia do analizy tekstu, analizy sentymentu i tłumaczenia.

Oba istnieją w chmurze Google.

Streszczenie

Dla każdego rodzaju potrzeb NLP dostępne są narzędzia i biblioteki, które mogą Ci pomóc. To, co wybierzesz, będzie w dużej mierze zależeć od zespołu programistów, więc zaangażuj ich. Musisz znać ich znajomość AI, a także trzech języków programowania, o których mówiłem. Musisz także zrozumieć swój stos technologiczny i to, co może wspierać.

Zadawaj właściwe pytania swojemu zespołowi programistów i wyjaśniaj potrzeby swojej organizacji. Następnie możesz wybrać odpowiednie narzędzia do przetwarzania języka naturalnego i biblioteki dla całej firmy.