Топ-10 инструментов и платформ обработки естественного языка

Искусственный интеллект (ИИ) быстро развивается, и его приложения становятся все более разнообразными и важными в нашей повседневной жизни. Обработка естественного языка (ОЕЯ) - это значимая область, где ИИ достиг значительного прогресса, фокусируясь на взаимодействии между компьютерами и человеческим языком. Рост больших данных также увеличил важность ОЕЯ. Эта технология предлагает широкий спектр реальных приложений ОЕЯ, таких как чат-боты, использующие большие языковые модели (БЯМ), виртуальные ассистенты, сервисы перевода и инструменты анализа тональности. Набор инструментов для естественного языка (NLTK) - это всесторонняя библиотека для разработчиков на Python, работающих с данными человеческого языка, предлагающая основные инструменты для обработки текста и лингвистического анализа данных. Она широко используется в образовательных и исследовательских учреждениях и поддерживаетadvanced ОЕЯ-функции, такие как моделирование последовательности к последовательности, трансформеры и BERT. TensorFlow Text - это специализированная библиотека, построенная на TensorFlow, предназначенная для работы с широким спектром задач ОЕЯ. Она использует мощные возможности машинного обучения и нейронных сетей TensorFlow для предоставления инструментов уровня государства для создания и обучения сложных моделей ОЕЯ. Hugging Face Transformers - это популярная открытая библиотека, которая предоставляет доступ к различным предварительно обученным моделям трансформеров для задач ОЕЯ. Она высоко оценена за свою простоту использования и обширную коллекцию моделей. Gensim - это библиотека Python, которая анализирует сходство документов и выполняет тематическое моделирование. Она известна своей эффективностью и масштабируемостью при обработке больших текстовых данных. OpenNLP - это проект Apache, который предоставляет машинно-ориентированный набор инструментов для обработки естественного языка текста. Он предлагает всесторонний набор инструментов для эффективного выполнения различных задач ОЕЯ.