Die 15 besten NLP-Tools im Jahr 2022, die jeder Ingenieur für maschinelles Lernen zum Anfassen haben sollte

NLP ist eine der gefragtesten Domänen im Bereich AI/Data Science im Jahr 2022. Es hat eine Vielzahl von Anwendungen und findet seine Anwendungsfälle in vielen Branchen. Die Top-Branchen, die NLP heute praktizieren, sind Finanzen/Fintech, Banken, Recht, Gesundheitswesen, Versicherungen, Einzelhandel, Werbung und Medien, Verlagsmedien, die Liste lässt sich fortsetzen.

Wenn also jemand eine Karriere in der KI aufbauen möchte, dann sollte NLP definitiv ganz oben auf seiner Liste stehen. In letzter Zeit gab es sprunghafte Forschungen, die damit verbunden sind. Aber wenn man sich im Ozean verirren kann, lassen Sie mich die besten NLP-Tools auflisten, die 2022 verwendet werden können.

Ich werde sie auch als hilfreich, wesentlich und unverzichtbar einstufen, wobei hilfreich der niedrigste Rang und unverzichtbar der höchste ist.

A. Allgemeiner Zweck

2. NLTK : Das gute NLTK ist auch im Jahr 2022 für eine Vielzahl von Textvorverarbeitungsaufgaben wie Tokenisierung, Stemming, Tagging, Parsing, semantische Argumentation usw. relevant. Aber selbst wenn NLTK einfach zu verwenden ist, hat es heute einen begrenzten Anwendungsfall Anwendung. Viele der modernen Algorithmen benötigen nicht viel Textvorverarbeitung.

• Github : github.com/nltk/nltk
• Fazit : Hilfreich
• Begründung : Relevanz im Jahr 2022

2. Spacy : Spacy ist die perfekte All-in-One-NLP-Bibliothek mit einer sehr intuitiven und einfach zu bedienenden API. Wie das NLTK unterstützt es auch alle Arten von Vorverarbeitungsaufgaben. Aber der beste Teil von Spacy ist seine Unterstützung für viele gängige NLP-Aufgaben wie NER, POS-Tagging, Tokenisierung, statistische Modellierung, syntaxgesteuerte Satzsegmentierung usw. mit über 59 Sprachen. Das kommende Spacy 3.0 wird ein Game-Changer mit Unterstützung für die Transformer-Architektur sein.

• Github : github.com/explosion/spaCy
• Fazit : Unverzichtbar
• Grund : Einfach, Unterstützung für eine Vielzahl gängiger Aufgaben sofort einsatzbereit und schnell.

3. Reiner Text : Python stellt die Regex für die String-Manipulation bereit, aber die Arbeit mit seinem Muster ist eine mühsame Arbeit. Diese Aufgabe kann mit Clean-Text problemlos erledigt werden. Es ist ziemlich einfach und leicht zu bedienen, aber gleichzeitig auch leistungsstark. Es kann sogar nicht-alphanumerische ASCII-Zeichen bereinigen.

• Github : github.com/jfilter/clean-text
• Fazit : Hilfreich
• Grund : Begrenzter Anwendungsfall, aber recht einfach zu bedienen.

Lesen Sie: Top Deep Learning Tools

B. Deep-Learning-basierte Tools:

4. Hugging Face Transformers : Auf Transformers basierende Modelle sind die aktuelle Sensation in der Welt des NLP. Die Transformer-Bibliothek von Hugging Face bietet alle SOTA-Modelle (wie BERT, GPT2, RoBERTa usw.), die mit TF 2.0 und Pytorch verwendet werden. Ihre vortrainierten Modelle können sofort für eine Vielzahl nachgelagerter Aufgaben wie NER, Sequenzklassifizierung, extraktive Fragebeantwortung, Sprachmodellierung, Textgenerierung, Zusammenfassung und Übersetzung verwendet werden. Es bietet auch Unterstützung für die Feinabstimmung eines benutzerdefinierten Datensatzes. Schauen Sie sich die hervorragenden Dokumente und den Modellanhang an, um loszulegen.

• Github : github.com/huggingface/transformers
• Fazit : Unverzichtbar
• Grund : Die aktuelle Sensation in der Welt des NLP bietet eine große Anzahl vortrainierter Modelle für eine Vielzahl nachgelagerter Aufgaben

5. Spark NLP : In letzter Zeit ist es Spark NLP, das in der Welt des NLP am meisten Aufsehen erregt, insbesondere im Gesundheitssektor. Da es Apache Spark als Backend verwendet, sind hervorragende Leistung und Geschwindigkeit garantiert. Von ihnen bereitgestellte Benchmarks beanspruchen die beste Trainingsleistung im Vergleich zu Hugging Face Transformers, TensorFlow, Spacy.

Eine Sache, die auffällt, ist der Zugriff auf die Anzahl der eingebetteten Wörter wie BERT, ELMO, Universal Sentence Encoder, GloVe, Word2Vec usw., die von ihm bereitgestellt werden. Aufgrund seiner universellen Natur ermöglicht es auch das Trainieren eines Modells für jeden Anwendungsfall. Viele Unternehmen, einschließlich FAANG, verwenden es.

• Github : github.com/JohnSnowLabs/spark-nlp
• Fazit : Unverzichtbar
• Grund : Hervorragende Leistung in Produktionsqualität, Allzwecknatur.

6. Schnelle KI : Sie baut auf Pytorch auf und kann verwendet werden, um jedes Framework zu entwerfen, einschließlich NLP-basiert. Seine APIs sind sehr intuitiv, mit dem Ziel minimalen Codes und Betonung auf Praktikabilität statt Theorie. Es kann auch problemlos in Hugging-Face-Transformatoren integriert werden. Der Autor der Bibliothek ist Jeremy Howard, der immer Wert auf die Verwendung von Best Practices legt.

• Github : github.com/fastai/fastai
• Urteil : Wesentlich
• Grund : Nützliche APIs, Betonung der Praktikabilität.

7. Simple Transformers : Es basiert auf Hugging Face Transformers und fungiert als einfache High-Level-API dafür. Aber nehmen Sie dies nicht als Einschränkung an. Für alle, die keine benutzerdefinierte Designarchitektur suchen, sondern ein Modell auf der Grundlage von Standardschritten entwickeln möchten, ist keine andere Bibliothek besser geeignet.

Es unterstützt alle am häufigsten verwendeten NLP-Anwendungsfälle wie Textklassifizierung, Token-Klassifizierung, Beantwortung von Fragen, Sprachmodellierung, Sprachgenerierung, multimodale Klassifizierung, Konversations-KI, Generierung von Textdarstellungen. Es hat auch ausgezeichnete Dokumente.

• Github : github.com/ThilinaRajapakse/simpletransformers
• Urteil : Wesentlich
• Grund : Verhalten Sie sich wie eine einfache und hochrangige API für Hugging Face-Transformatoren

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C. Nischenanwendungsfälle:

8. Rasa : Es ist bei weitem das vollständigste Conversational AI-Tool zum Erstellen von Smart Chatbots, text- und sprachbasierten Assistenten. Es ist äußerst flexibel zu trainieren.

• GitHub :
• Fazit : Hilfreich
• Grund : Eingeschränkter Anwendungsfall, aber gleichzeitig Klassenbester.

9. TextAttack : Ein erfahrener ML-Anwender gewichtet das Testen immer mehr als das Training. Dieses Framework ist für gegnerische Angriffe, gegnerisches Training und Datenerweiterung im NLP vorgesehen. Es hilft, die Robustheit des NLP-Systems zu überprüfen. Es kann etwas verwirrend sein, damit zu beginnen, aber folgen Sie den Dokumenten, um loszulegen und die Motivation hinter der Verwendung zu verstehen.

• Github : github.com/QData/TextAttack
• Urteil : Wesentlich
• Grund : Einzigartiges und leistungsstarkes Tool.

10. Satzumformer : Das Generieren von eingebettetem oder Umwandeln von Text in Vektoren ist der Schlüsselbaustein beim Entwerfen eines NLP-Frameworks. Eine der Methoden der alten Schule ist die Verwendung von TF-IDF, aber es fehlt ihr der Kontext. Die Verwendung von Transformatoren kann dieses Problem lösen. Es gibt eine ganze Reihe von Tools, die transformatorbasierte Einbettungen erzeugen können (selbst ein Umarmungstransformator kann angepasst und verwendet werden), aber keines davon macht es so einfach wie der Satztransformator.

• Github : github.com/UKPLab/sentence-transformers
• Fazit : Hilfreich
• Grund : Begrenzter Anwendungsfall, aber die Arbeit erledigen.

11. BertTopic : Wenn jemand nach einem leistungsstarken Topic-Modellierungssystem sucht, dann ist BERTTopic genau das Richtige für Sie. Es verwendet BERT-Einbettungen und c-TF-IDF (vom Autor modifizierte Version von TF-IDF), um dichte Cluster zu erstellen, die leicht interpretierbare Themen ermöglichen, während wichtige Wörter in den Themenbeschreibungen beibehalten werden.

• Github : github.com/MaartenGr/BERTopic
• Fazit : Hilfreich
• Grund : Eingeschränkter Anwendungsfall, aber gleichzeitig Klassenbester

12. Bert Extractive Summarizer : Dies ist ein weiteres großartiges Tool, das auf einem Umarmungstransformator basiert und für die Textzusammenfassung verwendet werden kann. Es fasst den eingegebenen Text basierend auf dem Kontext zusammen, sodass Sie sich keine Sorgen machen müssen, wertvolle Informationen zu verpassen.

• Github : github.com/dmmiller612/bert-extractive-summarizer
• Fazit : Hilfreich
• Grund : Eingeschränkter Anwendungsfall, aber gleichzeitig Klassenbester

D. Andere (nicht codierende) Tools:

13. Doccano : Es ist ein einfaches, aber leistungsstarkes Daten-Tagging-Tool und kann verwendet werden, um Stimmungsanalysen, die Erkennung benannter Entitäten, Textzusammenfassungen usw. zu taggen. Es gibt eine ganze Reihe von Tools, aber Doccano ist am einfachsten einzurichten und am schnellsten zu gehen.

• Github : github.com/doccano/doccano
• Urteil : Wesentlich
• Grund : Schneller und einfacher Einstieg, Unterstützung mehrerer Formate.

14. Github-Aktionen : Derzeit ist das beste Feature von Github nicht das kostenlose (sogar private) Code-Hosting, sondern die Github-Aktion. Es ist eines der besseren CI/CD-Tools auf dem Markt. Wenn Sie es irgendwie nicht benutzen, dann verpassen Sie viel. Ein CI/CD-Tool macht die Entwicklung schnell und zuverlässig.

• Fazit : Unverzichtbar
• Grund : Kostenloses CI/CD-Tool mit großartigem Community-Support.

15. DVC (Data Version Control): Daten sind das Herzstück eines jeden Data-Science-Projekts, daher ist ihre Verwaltung der Schlüssel. DVC lässt sich von Git inspirieren. Es lässt sich mühelos in Git integrieren. Es ermöglicht uns, unsere versionierten Daten hin und her zu ändern oder Daten zeitlich zu verschieben. Es funktioniert auch mit Cloud-Speicher wie aws s3, Azure Blob Storage, gcp-Cloud-Speicher usw.

• Github : github.com/iterative/dvc
• Fazit : Unverzichtbar
• Grund : Funktioniert mit Git, Cloud-Speicher und kann verwendet werden, um eine riesige Datenmenge zu verwalten

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