9 個工具和庫讓您開始使用自然語言處理

在之前的文章中，我們討論了 NLP 是什麼、運行 NLP 所需的步驟以及 NLP 如何協同工作。

現在您對 NLP 以及它如何幫助您擴展內容營銷有了基本的了解，您可以開始研究入門所需的工具和庫。

有各種工具可用於所有類型的 NLP 任務。 其中一些是開源工具，對公眾免費，由志願者貢獻構建。 其他是優質的，由計算和數據處理領域的知名人士提供。

甚至谷歌也在人工智能遊戲中。

但在我們深入研究工具和庫列表之前，您應該了解一些術語。 你會看到我在這篇文章中引用了 Python、Java 和 Node。 如果您不是專業的開發人員，那麼了解這些是什麼以及您的開發團隊通常使用什麼會有所幫助。

讓我們簡要地定義它們，然後討論可以幫助您啟動和運行 NLP 策略的各種工具。

什麼是 Python、Java 和 Node？

Python 和 Java 都是開源編程語言，它們都用於構建 AI 和 NLP 應用程序。 根據開源項目的軟件開發主機 GitHub 的說法，Python 和 Java 分別是第三和第二的編程語言。

Node（或 NodeJS）是一個框架，它允許 AI 和 NLP 工具以另一種稱為 JavaScript 的語言運行。 請注意，Java 和 JavaScript 不是同一種語言。

Node 已經成為 JavaScript 的代名詞。 因此，當您談論在 Node 中運行的 NLP 工具和庫時，您實際上是在說它們在 JavaScript 中運行。

開源是指可以免費使用且相對容易操作的編程語言和框架。 您的開發人員可以自定義開源 NLP 工具和庫以滿足您品牌的需求。

但請注意，開源並不總是帶有開箱即用的解決方案，這可能意味著在任何工作之前進行大量的開發和測試。

溢價是指相反。 這些是基於訂閱的工具和庫。 它們通常提供更多開箱即用的選項，您可以將這些選項插入現有的基礎架構，如果您剛剛開始進行 AI 開發，或者您想快速部署某些東西，這將很有幫助。

用於 NLP 的 Python 工具和庫

斯帕西

SpaCy 將自己標記為“工業級自然語言處理”。 它是一個文本分析庫，允許開發人員處理各種 NLP 項目。 SpaCy 支持超過 52 種語言，並以其處理速度和準確性而自豪，包括許多功能，例如具有許多功能，包括命名實體識別和 PoS 標記。

自然語言工具包 (NLTK)

NLTK 是一個著名的開源 NLP Python 庫。 它提供了各種庫來幫助進行文本處理和自然語言理解，包括語義分析。

但巧妙的是它對可訪問性的承諾。 NLTK 背後的大腦提供了深入的指南來教授編程的基礎知識，因此即使是初學者也可以開始使用 NLP。

根據他們的網站，他們的 NLP 編程方法使其成為研究人員、學生和教師的有用工具。

如果您的團隊總體上對編程不太了解，那麼這可能是一個不錯的起點。

TensorFlow

TensorFlow 是一個面向對機器學習和 NLP 感興趣的公司的端到端平台。 它用 python/C++ 編寫，完全開源，並帶有各種庫和工具，開發人員可以使用它們來構建自己的應用程序。

它與 Keras 和其他高級模型等框架集成，可以輕鬆快速地構建神經網絡。

NLP 的節點工具和庫

NLP.js

NLP.js 可以猜測它正在分析的文本的語言——它甚至被訓練來識別克林貢語！ 該工具非常適合翻譯和聊天機器人等非結構化數據應用程序。 它識別 34 種不同的語言，包括一個自然語言處理分類器和一個自然語言生成管理器。

該工具是完全開源的，依賴於世界各地程序員的貢獻。

用於 NLP 的 Java 工具和庫

Apache OpenNLP

根據他們的網站，Apache OpenNLP 是一個由志願者編寫的 NLP 開源工具。 它“支持最常見的 NLP 任務，例如標記化、句子分割、詞性標記、命名實體提取、分塊、解析、語言檢測和共指解析。”

這些過程允許開發人員創建可以分解語音、口語或書面部分並理解它的應用程序。

斯坦福自然語言處理小組

斯坦福大學已經向公眾提供了一些語言處理工具，包括他們的統計、基於規則和深度學習的 NLP 工具。 他們的網站上有完整的核心庫和工具列表，包括用於標記和解析的庫以及用於翻譯的工具。

然而，重要的是要注意，雖然他們的產品是開源的，但在將它們用於任何專有工具之前，您必須聯繫斯坦福獲得商業許可。

其他自然語言處理工具

AWS

Amazon Deep Learning AMI 是一項高級服務，無論您使用何種編程語言，它都能為您提供運行 NLP 的工具。 它還適用於我們提到的幾個現有深度學習框架，包括 Keras 和 TensorFlow。

IBM 沃森

此時您可能已經聽說過 Watson。 那是贏得 Jeopardy! 的 AI 機器。 但 Watson 也為 NLP 提供工具和庫。 您可以下載 Python、Node 或 Java 的包來構建聊天機器人、在社交媒體上執行情緒分析或分析在線評論等。

谷歌云自然語言

Google Cloud 有兩種自然語言處理選項。 第一個是 AutoML Natural Language，開發人員在其中上傳現有文檔以訓練該工具，然後將其部署以執行多項 NLP 任務。 它適用於在 AI、深度學習或 NLP 方面沒有太多經驗的開發人員。

谷歌還提供其自然語言 API，允許更有經驗的開發人員自行創建和存在文本分析、情感分析和翻譯工具。

兩者都存在於谷歌的雲中。

概括

對於每一種 NLP 需求，都有工具和庫可以幫助您。 你的選擇很大程度上取決於你的開發團隊，所以讓他們參與進來。 您需要了解他們對 AI 以及我談到的三種編程語言的熟悉程度。 您還需要了解您的技術堆棧以及它可以支持什麼。

向您的開發團隊提出正確的問題，並明確您組織的需求。 然後，您可以為整個公司選擇合適的自然語言處理工具和庫。