Las 15 mejores herramientas de PNL en 2022 que todo ingeniero de aprendizaje automático debería tener en práctica

NLP es uno de los dominios más buscados en el campo de AI/Data Science en 2022. Tiene una amplia variedad de aplicaciones y encuentra sus casos de uso adoptados por muchas industrias. Las principales industrias que practican la PNL en la actualidad son Finanzas/Fintech, Banca, Derecho, Atención médica, Seguros, Venta minorista, Publicidad y medios, Medios editoriales, la lista puede continuar.

Entonces, si alguien está buscando construir una carrera en IA, entonces definitivamente la PNL debería estar en la parte superior de su lista. Últimamente, ha habido investigaciones a pasos agigantados asociadas con él. Pero si uno puede perderse en el océano, permítanme enumerar las principales herramientas de PNL para usar en 2022.

También los clasificaré como útiles, esenciales e indispensables donde útil es el rango menor e indispensable es el más alto.

A. Propósito general

2. NLTK : el buen NLTK sigue siendo relevante en 2022 para una variedad de tareas de preprocesamiento de texto como tokenización, derivación, etiquetado, análisis, razonamiento semántico, etc. Pero incluso si NLTK es fácil de usar, hoy tiene un caso de uso limitado solicitud. Muchos de los algoritmos modernos no necesitan mucho preprocesamiento de texto.

• Github : github.com/nltk/nltk
• Veredicto : Útil
• Motivo : Relevancia en 2022

2. Spacy : Spacy es la biblioteca NLP todo en uno perfecta con una API muy intuitiva y fácil de usar. Al igual que NLTK, también es compatible con toda la variedad de tareas de preprocesamiento. Pero la mejor parte de Spacy es su soporte para muchas tareas comunes de NLP como NER, etiquetado de POS, tokenización, modelado estadístico, segmentación de oraciones basada en la sintaxis, etc., listas para usar con más de 59 idiomas. El próximo spacy 3.0 cambiará las reglas del juego con soporte para la arquitectura del transformador.

• Github : github.com/explosion/spaCy
• Veredicto : Imprescindible
• Razón : fácil, soporte para una amplia variedad de tareas comunes listas para usar y velocidad.

3. Texto limpio : Python proporciona la expresión regular para la manipulación de cadenas, pero trabajar con su patrón es un trabajo doloroso. Este trabajo se puede hacer con facilidad usando Clean-text. Es bastante simple y fácil de usar, pero al mismo tiempo, también potente. Incluso puede limpiar caracteres ASCII no alfanuméricos.

• Github : github.com/jfilter/clean-text
• Veredicto : Útil
• Motivo : caso de uso limitado pero bastante fácil de usar.

Leer: Principales herramientas de aprendizaje profundo

B. Herramientas basadas en Deep Learning:

4. Transformadores Hugging Face : Los modelos basados ​​en Transformers son la sensación actual del mundo de la PNL. La biblioteca de transformadores Hugging Face proporciona todos los modelos SOTA (como BERT, GPT2, RoBERTa, etc.) utilizados con TF 2.0 y Pytorch. Sus modelos preentrenados se pueden usar de forma inmediata para una amplia variedad de tareas posteriores como NER, clasificación de secuencias, respuesta de preguntas extractivas, modelado de lenguaje, generación de texto, resumen, traducción. También proporciona soporte para el ajuste fino de un conjunto de datos personalizado. Consulte sus excelentes documentos y el apéndice modelo para comenzar.

• Github : github.com/huggingface/transformers
• Veredicto : Imprescindible
• Motivo : Sensación actual del mundo de la PNL, proporciona una gran cantidad de modelos pre-entrenados para una amplia variedad de tareas posteriores.

5. Spark NLP : Últimamente es Spark NLP el que más ruido está haciendo en el mundo de la PNL, especialmente en el sector Healthcare. Como utiliza Apache Spark como backend, se garantiza un excelente rendimiento y velocidad. Los puntos de referencia proporcionados por ellos afirman el mejor rendimiento de entrenamiento en comparación con los transformadores Hugging Face, TensorFlow, Spacy.

Una cosa que se destaca es el acceso a la cantidad de palabras incrustadas como BERT, ELMO, Codificador de oraciones universal, GloVe, Word2Vec, etc., que proporciona. También permite entrenar un modelo para cualquier caso de uso debido a su naturaleza de propósito general. Muchas empresas, incluida FAANG, lo están utilizando.

• Github : github.com/JohnSnowLabs/spark-nlp
• Veredicto : Imprescindible
• Razón : Excelente rendimiento de grado de producción, naturaleza de uso general.

6. IA rápida : se basa en Pytorch y se puede usar para diseñar cualquier marco, incluido el basado en PNL. Sus API son muy intuitivas con el objetivo de código mínimo y énfasis en la practicidad sobre la teoría. También se puede integrar fácilmente con los transformadores Hugging face. El autor de la biblioteca es Jeremy Howard, quien siempre enfatiza el uso de las mejores prácticas.

• Github : github.com/fastai/fastai
• Veredicto : Esencial
• Motivo : API útiles, énfasis en la practicidad.

7. Transformadores simples : se basa en los transformadores Hugging Face y actúa como una API fácil de alto nivel para ello. Pero no asuma esto como su limitación. Para cualquiera que no esté buscando una arquitectura de diseño personalizada pero quiera desarrollar un modelo basado en pasos estándar, ninguna otra biblioteca es mejor que esta.

Admite todos los casos de uso de NLP más utilizados, como clasificación de texto, clasificación de tokens, respuesta a preguntas, modelado de lenguaje, generación de lenguaje, clasificación multimodal, IA conversacional, generación de representación de texto. También tiene excelentes documentos.

• Github : github.com/ThilinaRajapakse/simpletransformers
• Veredicto : Esencial
• Razón : actuar como una API fácil y de alto nivel para los transformadores Hugging Face

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C. Casos de uso de nicho:

8. Rasa : es, con mucho, la herramienta de inteligencia artificial conversacional más completa para construir Smart Chatbot, asistente basado en texto y voz. Es extremadamente flexible para entrenar.

• Github :
• Veredicto : Útil
• Motivo : Caso de uso limitado pero al mismo tiempo el mejor de su clase.

9. TextAttack : un practicante experimentado de ML siempre valora más las pruebas que el entrenamiento. Este marco es para ataques adversarios, entrenamiento adversario y aumento de datos en NLP. Ayuda a comprobar la solidez del sistema NLP. Puede ser un poco confuso comenzar con él, pero siga sus documentos para comenzar y comprender la motivación detrás del uso.

• Github : github.com/QData/TextAttack
• Veredicto : Esencial
• Motivo : Herramienta única y poderosa.

10. Transformador de oraciones : la generación de incrustaciones o la transformación de texto en vectores es el componente clave para diseñar cualquier marco de NLP. Uno de los métodos de la vieja escuela es usar TF-IDF, pero carece de contexto. El uso de transformadores puede solucionar este problema. Hay bastantes herramientas que pueden generar incrustaciones basadas en transformadores (incluso el transformador de cara abrazada se puede ajustar y usar), pero ninguno de ellos lo hace tan simple como el transformador de oraciones.

• Github : github.com/UKPLab/sentence-transformers
• Veredicto : Útil
• Motivo : caso de uso limitado, pero hacer el trabajo.

11. BertTopic : si alguien está buscando diseñar un potente sistema de modelado de temas, no busque más lejos que BERTTopic. Utiliza incrustaciones BERT y c-TF-IDF (versión modificada por el autor de TF-IDF) para crear grupos densos que permiten temas fácilmente interpretables mientras mantiene palabras importantes en las descripciones de los temas.

• Github : github.com/MaartenGr/BERTopic
• Veredicto : Útil
• Motivo : caso de uso limitado pero al mismo tiempo el mejor de su clase

12. Bert Extractive Summarizer : esta es otra herramienta increíble basada en un transformador de cara que se puede usar para resumir texto. Resume el texto de entrada según el contexto, por lo que no debe preocuparse por perder información valiosa.

• Github : github.com/dmmiller612/bert-extractive-summarizer
• Veredicto : Útil
• Motivo : caso de uso limitado pero al mismo tiempo el mejor de su clase

D. Otras herramientas (sin codificación):

13. Doccano : es una herramienta de etiquetado de datos simple pero poderosa y se puede usar para etiquetar análisis de sentimientos, reconocimiento de entidades nombradas, resúmenes de texto, etc. Existen bastantes herramientas, pero Doccano es la más fácil de configurar y la más rápida. ir.

• Github : github.com/doccano/doccano
• Veredicto : Esencial
• Motivo : Rápido y fácil de usar, admite múltiples formatos.

14. Acciones de Github : actualmente, la mejor característica de Github no es el alojamiento de código gratuito (incluso privado), sino su acción de Github. Es una de las mejores herramientas de CI/CD que existen. Si de alguna manera no vas a usarlo, entonces te estás perdiendo mucho. Una herramienta de CI/CD hace que el desarrollo sea rápido y confiable.

• Veredicto : Imprescindible
• Motivo : herramienta gratuita de CI/CD con gran apoyo de la comunidad.

15. DVC (control de versión de datos): los datos son el corazón de cualquier proyecto de ciencia de datos, por lo que administrarlos es clave. DVC se inspira en Git. Se integra con Git sin esfuerzo. Nos permite cambiar nuestros datos versionados de un lado a otro o el viaje en el tiempo de los datos. También funciona con almacenamiento en la nube como aws s3, almacenamiento de blobs en azure, almacenamiento en la nube de gcp, etc.

• Github : github.com/iterative/dvc
• Veredicto : Imprescindible
• Motivo : funciona con git, almacenamiento en la nube y se puede usar para administrar un tamaño descomunal de datos

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