9 инструментов и библиотек для обработки естественного языка

В предыдущих сообщениях мы обсуждали, что такое НЛП, шаги, необходимые для запуска НЛП, и как НЛП работает вместе.

Теперь, когда у вас есть фундаментальное понимание НЛП и того, как оно может помочь вам масштабировать контент-маркетинг, вы можете приступить к изучению инструментов и библиотек, необходимых для начала работы.

Существуют всевозможные инструменты для всех типов задач НЛП. Некоторые из них являются инструментами с открытым исходным кодом, бесплатны для общественности и созданы благодаря вкладу добровольцев. Другие — премиальные, предлагаемые крупными компаниями в области вычислительной техники и обработки данных.

Даже Google участвует в игре с ИИ.

Но прежде чем мы углубимся в список инструментов и библиотек, вам следует знать некоторые термины. В этом посте вы увидите, что я ссылаюсь на Python, Java и Node. Если вы не являетесь разработчиком по профессии, полезно знать, что это такое и с чем обычно работает ваша команда разработчиков.

Давайте кратко определим их, а затем поговорим о видах инструментов, которые помогут вам настроить и запустить вашу стратегию НЛП.

Что такое Python, Java и Node?

Python и Java — это языки программирования с открытым исходным кодом, и они оба используются для создания приложений AI и NLP. Согласно GitHub, хосту для разработки программного обеспечения для проектов с открытым исходным кодом, Python и Java являются языками программирования номер три и номер два соответственно.

Node (или NodeJS) — это фреймворк, позволяющий запускать инструменты AI и NLP на другом языке, который называется JavaScript. Обратите внимание, что Java и JavaScript — это разные языки.

Node стал синонимом JavaScript. Поэтому, когда вы говорите об инструментах и ​​библиотеках НЛП, которые работают в Node, вы на самом деле говорите, что они работают на JavaScript.

Открытый исходный код относится к языкам программирования и платформам, которые можно использовать бесплатно и которыми относительно легко манипулировать. Ваши разработчики могут настроить инструменты и библиотеки НЛП с открытым исходным кодом в соответствии с потребностями вашего бренда.

Но имейте в виду, что открытый исходный код не всегда поставляется с готовыми решениями, что может означать много времени на разработку и тестирование, прежде чем что-то заработает.

Премиум относится к противоположному. Это инструменты и библиотеки на основе подписки. Как правило, они предлагают больше готовых опций, которые вы можете подключить к существующей инфраструктуре, что может быть полезно, если вы только начинаете разработку ИИ или хотите быстро что-то развернуть.

Инструменты и библиотеки Python для НЛП

СПАСИ

SpaCy позиционирует себя как «обработка естественного языка промышленного уровня». Это библиотека текстовой аналитики, которая позволяет разработчикам решать различные проекты НЛП. SpaCy поддерживает более 52 языков и гордится своей скоростью и точностью обработки, включая множество функций, таких как множество функций, включая распознавание именованных сущностей и теги PoS.

Инструментарий естественного языка (NLTK)

NLTK — это известная библиотека NLP Python с открытым исходным кодом. Он предоставляет все виды библиотек, помогающих в обработке текста и понимании естественного языка, включая семантический анализ.

Но самое интересное — это его приверженность доступности. Мозги, стоящие за NLTK, предоставляют подробные руководства, обучающие основам программирования, поэтому даже новички могут начать играть с NLP.

Согласно их сайту, их подход к программированию НЛП делает его полезным инструментом для исследователей, студентов и преподавателей.

Если ваша команда не очень хорошо разбирается в программировании в целом, это может быть хорошим местом для начала.

ТензорФлоу

TensorFlow — это комплексная платформа для компаний, заинтересованных в машинном обучении и НЛП. Написанный на python/C++, он имеет полностью открытый исходный код и поставляется с множеством библиотек и инструментов, которые разработчики могут использовать для создания собственных приложений.

Он интегрируется с такими фреймворками, как Keras и другими высокоуровневыми моделями, для простого и быстрого создания нейронных сетей.

Инструменты и библиотеки Node для НЛП

НЛП.js

NLP.js может угадывать язык анализируемого текста — он даже обучен распознавать клингонский язык! Этот инструмент отлично подходит для приложений с неструктурированными данными, таких как переводы и чат-боты. Он идентифицирует 34 различных языка и включает в себя классификатор обработки естественного языка и менеджер генерации естественного языка.

Этот инструмент имеет полностью открытый исходный код и опирается на вклад программистов со всего мира.

Инструменты и библиотеки Java для НЛП

Apache OpenNLP

Согласно их сайту, Apache OpenNLP — это написанный добровольцами инструмент NLP с открытым исходным кодом. Он «поддерживает наиболее распространенные задачи НЛП, такие как токенизация, сегментация предложений, маркировка частей речи, извлечение именованных сущностей, разбиение на фрагменты, синтаксический анализ, определение языка и разрешение кореференции».

Эти процессы позволяют разработчикам создавать приложения, которые могут разбивать части речи, устной или письменной, и понимать их.

Стэнфордская группа обработки естественного языка

Стэнфорд сделал общедоступными некоторые из своих инструментов обработки языка, в том числе статистические, основанные на правилах и инструменты НЛП для глубокого обучения. На их сайте есть целый список основных библиотек и инструментов, включая библиотеки для тегов и синтаксического анализа, а также инструменты для перевода.

Однако важно отметить, что, хотя их продукты имеют открытый исходный код, вы должны связаться со Стэнфордом для коммерческого лицензирования, прежде чем использовать их в каких-либо проприетарных инструментах.

Другие инструменты НЛП

АМС

Amazon Deep Learning AMI — это сервис премиум-класса, который предоставляет вам инструменты для запуска NLP независимо от того, какой язык программирования вы используете. Он также работает с несколькими уже упомянутыми платформами глубокого обучения, включая Keras и TensorFlow.

IBM Уотсон

Вы, вероятно, уже слышали о Watson. Это машина с искусственным интеллектом, которая выиграла Jeopardy!. Но Watson также предлагает инструменты и библиотеки для НЛП. Вы можете загрузить пакеты для Python, Node или Java, чтобы создавать чат-ботов, выполнять анализ настроений в социальных сетях или анализировать онлайн-обзоры, среди прочего.

Естественный язык облака Google

В Google Cloud есть два варианта обработки естественного языка. Первый — AutoML Natural Language, где разработчики загружают существующие документы для обучения инструмента, а затем развертывают его для выполнения нескольких задач NLP. Он предназначен для разработчиков, не имеющих большого опыта работы с ИИ, глубоким обучением или НЛП.

Google также предлагает свой Natural Language API, который позволяет более опытным разработчикам самостоятельно создавать и использовать инструменты анализа текста, тональности и перевода.

Оба существуют в облаке Google.

Резюме

Для каждого вида NLP есть инструменты и библиотеки, которые помогут вам. То, что вы выберете, во многом будет зависеть от вашей команды разработчиков, так что привлекайте их. Вам нужно знать их знакомство с ИИ, а также с тремя языками программирования, о которых я говорил. Вам также необходимо понимать свой технический стек и то, что он может поддерживать.

Задайте правильные вопросы своей команде разработчиков и проясните потребности вашей организации. Затем вы можете выбрать правильные инструменты и библиотеки обработки естественного языка для компании в целом.