9 ferramentas e bibliotecas para você começar com o processamento de linguagem natural

Em postagens anteriores, discutimos o que é PNL, as etapas necessárias para executar a PNL e como a PNL funciona em conjunto.

Agora que você tem uma compreensão fundamental da PNL e como ela pode ajudá-lo a dimensionar seu marketing de conteúdo, você pode começar a pesquisar as ferramentas e bibliotecas necessárias para começar.

Existem todos os tipos de ferramentas para todos os tipos de tarefas de PNL. Algumas delas são ferramentas de código aberto, gratuitas ao público e construídas por contribuições de voluntários. Outros são premium, oferecidos por grandes nomes da computação e processamento de dados.

Até o Google está no jogo da IA.

Mas antes de mergulharmos em uma lista das ferramentas e bibliotecas disponíveis, existem alguns termos que você deve conhecer. Você me verá referenciar Python, Java e Node neste post. Se você não é um desenvolvedor de profissão, ajuda saber o que são e com o que sua equipe de desenvolvimento geralmente trabalha.

Vamos defini-los brevemente e depois falar sobre os tipos de ferramentas disponíveis para ajudá-lo a colocar sua estratégia de PNL em funcionamento.

O que são Python, Java e Node?

Python e Java são linguagens de programação de código aberto e são usadas para criar aplicativos de IA e NLP. Python e Java são as linguagens de programação número três e número dois, respectivamente, de acordo com o GitHub, um host de desenvolvimento de software para projetos de código aberto.

Node (ou NodeJS) é uma estrutura que permite que ferramentas de IA e NLP sejam executadas em outra linguagem chamada JavaScript. Observe que Java e JavaScript não são a mesma linguagem.

Node tornou-se sinônimo de JavaScript. Então, quando você está falando sobre ferramentas e bibliotecas de NLP que rodam em Node, você está realmente dizendo que elas rodam em JavaScript.

Open source refere-se a linguagens de programação e frameworks que são livres para usar e relativamente fáceis de manipular. Seus desenvolvedores podem personalizar ferramentas e bibliotecas de PNL de código aberto para atender às necessidades da sua marca.

Mas esteja avisado que o código aberto nem sempre vem com soluções prontas para uso, o que pode significar muito desenvolvimento e testes antes que algo funcione.

Premium refere-se ao oposto. Essas são ferramentas e bibliotecas baseadas em assinatura. Eles geralmente oferecem mais opções prontas que você pode conectar à infraestrutura existente, o que pode ser útil se você está apenas começando com o desenvolvimento de IA ou deseja implantar algo rapidamente.

Ferramentas e bibliotecas Python para PNL

ESPAÇO

O SpaCy se autodenomina “processamento de linguagem natural de força industrial”. É uma biblioteca de análise de texto que permite aos desenvolvedores lidar com uma variedade de projetos de PNL. O SpaCy suporta mais de 52 idiomas e se orgulha de sua velocidade e precisão de processamento, incluindo muitos recursos, como reconhecimento de entidade nomeada e marcação de PoS.

Kit de ferramentas de linguagem natural (NLTK)

NLTK é uma biblioteca Python NLP de código aberto bem conhecida. Ele fornece todos os tipos de bibliotecas para ajudar no processamento de texto e compreensão da linguagem natural, incluindo análise semântica.

Mas o legal é seu compromisso com a acessibilidade. Os cérebros por trás do NLTK fornecem guias detalhados que ensinam os fundamentos da programação, para que até mesmo os iniciantes possam começar a jogar com a PNL.

De acordo com seu site, sua abordagem à programação de PNL a torna uma ferramenta útil para pesquisadores, alunos e professores.

Se sua equipe não estiver muito a par da programação em geral, esse pode ser um bom ponto de partida.

TensorFlow

O TensorFlow é uma plataforma de ponta a ponta para empresas interessadas em aprendizado de máquina e PNL. Escrito em python/C++, é totalmente de código aberto e vem com uma variedade de bibliotecas e ferramentas que os desenvolvedores podem usar para criar seus próprios aplicativos.

Ele se integra a frameworks como Keras e outros modelos de alto nível para construir redes neurais com facilidade e rapidez.

Ferramentas e bibliotecas de nós para PNL

PNL.js

O NLP.js pode adivinhar o idioma do texto que está analisando — ele até foi treinado para reconhecer Klingon! Essa ferramenta é ótima para aplicativos de dados não estruturados, como tradução e chatbots. Ele identifica 34 linguagens diferentes e inclui um classificador de processamento de linguagem natural e um gerenciador de geração de linguagem natural.

Esta ferramenta é totalmente open-source e conta com as contribuições de programadores de todo o mundo.

Ferramentas e bibliotecas Java para PNL

Apache OpenNLP

De acordo com o site, o Apache OpenNLP é uma ferramenta de código aberto escrita por voluntários para NLP. Ele “suporta as tarefas mais comuns de PNL, como tokenização, segmentação de frases, marcação de parte da fala, extração de entidade nomeada, agrupamento, análise, detecção de linguagem e resolução de correferência”.

Esses processos permitem que os desenvolvedores criem aplicativos que podem decompor partes da fala, faladas ou escritas, e entendê-las.

O Stanford Natural Language Processing Group

Stanford disponibilizou ao público algumas de suas ferramentas de processamento de linguagem, incluindo ferramentas de PNL estatísticas, baseadas em regras e de aprendizado profundo. Há uma lista completa de bibliotecas e ferramentas principais em seu site, incluindo bibliotecas para marcação e análise e ferramentas para tradução.

É importante observar, no entanto, que, embora seus produtos sejam de código aberto, você precisa entrar em contato com a Stanford para obter licenciamento comercial antes de usá-los em qualquer ferramenta proprietária.

Outras ferramentas de PNL

AWS

As AMIs do Amazon Deep Learning são um serviço premium que oferece as ferramentas para executar o NLP, independentemente da linguagem de programação que você usa. Ele também funciona com várias estruturas de aprendizado profundo existentes que mencionamos, incluindo Keras e TensorFlow.

IBM Watson

Você provavelmente já ouviu falar de Watson neste momento. Essa é a máquina de IA que venceu o Jeopardy!. Mas o Watson também oferece ferramentas e bibliotecas para PNL. Você pode baixar pacotes para Python, Node ou Java para construir chatbots, realizar análises de sentimentos em mídias sociais ou analisar avaliações online, entre outras coisas.

Linguagem natural do Google Cloud

O Google Cloud tem duas opções para processamento de linguagem natural. O primeiro é o AutoML Natural Language, em que os desenvolvedores carregam documentos existentes para treinar a ferramenta e, em seguida, a implantam para executar várias tarefas de NLP. Destina-se a desenvolvedores que não têm muita experiência com IA, aprendizado profundo ou PNL.

O Google também oferece sua API de linguagem natural, que permite que desenvolvedores mais experientes criem e existam ferramentas de análise de texto, análise de sentimento e tradução por conta própria.

Ambos existem na nuvem do Google.

Resumo

Para cada tipo de necessidade de PNL, existem ferramentas e bibliotecas para ajudá-lo. O que você escolher dependerá muito da sua equipe de desenvolvimento, então envolva-os. Você precisará conhecer a familiaridade deles com a IA, bem como com as três linguagens de programação sobre as quais falei. Você também precisará entender sua pilha de tecnologia e o que ela pode suportar.

Faça as perguntas certas à sua equipe de desenvolvimento e deixe claro as necessidades da sua organização. Em seguida, você pode escolher as ferramentas e bibliotecas de processamento de linguagem natural certas para a empresa como um todo.