15 alat NLP teratas pada tahun 2022 Setiap Insinyur Pembelajaran Mesin Harus Memilikinya

NLP adalah salah satu domain yang paling dicari di bidang AI/Data Science pada tahun 2022. NLP memiliki beragam aplikasi dan menemukan kasus penggunaannya diadopsi oleh banyak industri. Industri teratas yang mempraktikkan NLP hari ini adalah Keuangan/Fintech, Perbankan, Hukum, Kesehatan, Asuransi, Ritel, Periklanan & media, Media penerbitan, daftarnya bisa terus berlanjut.

Jadi, jika seseorang ingin membangun karir di AI, maka NLP harus berada di urutan teratas daftar mereka. Akhir-akhir ini, terjadi lompatan penelitian yang terkait dengannya. Tetapi jika seseorang bisa tersesat di lautan, izinkan saya membuat daftar alat NLP Teratas untuk digunakan pada tahun 2022.

Saya juga akan memberi peringkat mereka sebagai bermanfaat, penting, dan sangat diperlukan di mana membantu adalah peringkat paling rendah & sangat diperlukan adalah yang tertinggi.

A. Tujuan Umum

2. NLTK : NLTK yang baik masih relevan pada tahun 2022 untuk berbagai tugas pra-pemrosesan teks seperti tokenization, stemming, tagging, parsing, semantic reasoning, dll. Tetapi meskipun NLTK mudah digunakan, saat ini memiliki kasus penggunaan yang terbatas aplikasi. Banyak algoritme modern tidak memerlukan banyak prapemrosesan teks.

• Github : github.com/nltk/nltk
• Putusan : Bermanfaat
• Alasan : Relevansi pada 2022

2. Spacy : Spacy adalah perpustakaan NLP all-in-one yang sempurna dengan API yang sangat intuitif dan mudah digunakan. Seperti NLTK, ia juga mendukung semua jenis tugas prapemrosesan. Tetapi bagian terbaik dari Spacy adalah dukungannya untuk banyak tugas NLP umum seperti NER, penandaan POS, tokenisasi, pemodelan statistik, segmentasi kalimat berbasis sintaks, dll., di luar kotak dengan 59+ bahasa. Spacy 3.0 yang akan datang akan menjadi pengubah permainan dengan dukungan untuk arsitektur transformator.

• Github : github.com/explosion/spaCy
• Putusan : Sangat diperlukan
• Alasan : Mudah, mendukung berbagai macam tugas umum di luar kotak dan kecepatan.

3. Clean-text : Python menyediakan regex untuk manipulasi string, tetapi bekerja dengan polanya adalah pekerjaan yang menyakitkan. Pekerjaan ini dapat dilakukan dengan mudah menggunakan Clean-text. Ini cukup sederhana & mudah digunakan tetapi pada saat yang sama, juga kuat. Ia bahkan dapat membersihkan karakter ASCII non-alfanumerik.

• Github : github.com/jfilter/clean-text
• Putusan : Bermanfaat
• Alasan : Kasus penggunaan terbatas tetapi cukup mudah digunakan.

Baca: Alat Pembelajaran Mendalam Teratas

B. Alat berbasis Deep Learning:

4. Hugging Face Transformers : Model berdasarkan Transformers adalah sensasi dunia NLP saat ini. Pustaka Hugging Face transformers menyediakan semua model SOTA (seperti BERT, GPT2, RoBERTa, dll.) yang digunakan dengan TF 2.0 dan Pytorch. Model pra-terlatih mereka dapat digunakan out-of-the-box untuk berbagai tugas hilir seperti NER, klasifikasi urutan, menjawab pertanyaan ekstraktif, pemodelan bahasa, generasi teks, ringkasan, terjemahan. Ini juga menyediakan dukungan untuk fine-tuning pada dataset kustom. Lihat dokumen luar biasa dan lampiran model mereka untuk memulai.

• Github : github.com/huggingface/transformers
• Putusan : Sangat diperlukan
• Alasan : Sensasi dunia NLP saat ini, menyediakan banyak model pra-terlatih untuk berbagai tugas hilir

5. Spark NLP : Belakangan ini Spark NLP yang paling berisik di dunia NLP, terutama di sektor Healthcare. Karena menggunakan Apache Spark sebagai backend, performa dan kecepatan luar biasa dijamin. Tolok ukur yang diberikan oleh mereka mengklaim kinerja pelatihan terbaik dibandingkan dengan transformer Hugging Face, TensorFlow, Spacy.

Satu hal yang menonjol adalah akses ke jumlah kata yang disematkan seperti BERT, ELMO, Universal sentence Encoder, GloVe, Word2Vec, dll., yang disediakan olehnya. Ini juga memungkinkan pelatihan model untuk kasus penggunaan apa pun karena sifatnya untuk tujuan umum. Banyak perusahaan, termasuk FAANG, yang menggunakannya.

• Github : github.com/JohnSnowLabs/spark-nlp
• Putusan : Sangat diperlukan
• Alasan : Kinerja tingkat produksi yang sangat baik, sifat tujuan umum.

6. AI Cepat : Ini dibangun di atas Pytorch dan dapat digunakan untuk merancang kerangka kerja apa pun, termasuk berbasis NLP. API-nya sangat intuitif dengan tujuan kode minimal dan penekanan pada kepraktisan daripada teori. Itu juga dapat dengan mudah diintegrasikan dengan transformer wajah Hugging. Penulis perpustakaan adalah Jeremy Howard, yang selalu menekankan penggunaan praktik terbaik.

• Github : github.com/fastai/fastai
• Putusan : Penting
• Alasan : API yang berguna, penekanan pada kepraktisan.

7. Transformers Sederhana : Ini didasarkan pada transformer Hugging Face dan bertindak semacam API tingkat tinggi yang mudah untuk itu. Tapi jangan menganggap ini sebagai batasannya. Bagi siapa saja yang tidak mencari arsitektur desain khusus tetapi ingin mengembangkan model berdasarkan langkah-langkah standar, maka tidak ada perpustakaan lain yang lebih baik dari itu.

Ini mendukung semua kasus penggunaan NLP yang paling banyak digunakan seperti Klasifikasi Teks, Klasifikasi Token, Penjawab Pertanyaan, Pemodelan Bahasa, Pembuatan Bahasa, Klasifikasi Multi-Modal, AI Percakapan, Pembuatan Representasi Teks. Ini juga memiliki dokumen yang sangat baik.

• Github : github.com/ThhilinaRajapakse/simpletransformers
• Putusan : Penting
• Alasan : Bertindak seperti API mudah & tingkat tinggi untuk transformer Hugging Face

Baca Juga: Bagaimana cara membuat chatbot dengan Python?

C. Kasus Penggunaan Niche:

8. Rasa : Ini adalah alat AI Percakapan terlengkap untuk membangun Smart Chatbot, asisten berbasis teks dan suara. Ini sangat fleksibel untuk dilatih.

• Github :
• Putusan : Bermanfaat
• Alasan : Kasus penggunaan terbatas tetapi pada saat yang sama terbaik di kelasnya.

9. TextAttack : Seorang praktisi ML berpengalaman selalu lebih mengutamakan pengujian daripada pelatihan. Kerangka kerja ini untuk serangan permusuhan, pelatihan permusuhan, dan augmentasi data di NLP. Ini membantu untuk memeriksa kekokohan sistem NLP. Mungkin agak membingungkan untuk memulainya, tetapi ikuti dokumen mereka untuk memulai dan memahami motivasi di balik penggunaannya.

• Github : github.com/QData/TextAttack
• Putusan : Penting
• Alasan : Alat yang unik dan kuat.

10. Transformator Kalimat : Menghasilkan embedding atau mengubah teks menjadi vektor adalah blok bangunan utama dalam merancang kerangka kerja NLP. Salah satu metode jadul adalah menggunakan TF-IDF, tetapi tidak memiliki konteks. Penggunaan transformer dapat mengatasi masalah ini. Ada beberapa alat yang dapat menghasilkan embeddings berbasis transformator (bahkan transformator wajah memeluk dapat men-tweak & digunakan), tetapi tidak satupun dari mereka membuatnya sesederhana transformator kalimat.

• Github : github.com/UKPLab/sentence-transformers
• Putusan : Bermanfaat
• Alasan : Kasus penggunaan terbatas tetapi menyelesaikan pekerjaan.

11. BertTopic : Jika ada yang ingin merancang sistem pemodelan Topik yang kuat maka tidak perlu mencari yang lain selain BERTTopic. Ini menggunakan embeddings BERT dan c-TF-IDF (versi modifikasi penulis dari TF-IDF) untuk membuat cluster padat yang memungkinkan topik yang mudah ditafsirkan sambil menyimpan kata-kata penting dalam deskripsi topik.

• Github : github.com/MaartenGr/BERTopic
• Putusan : Bermanfaat
• Alasan : Kasus penggunaan terbatas tetapi pada saat yang sama terbaik di kelasnya

12. Bert Extractive Summarizer : Ini adalah alat luar biasa lainnya berdasarkan transformator wajah memeluk yang dapat digunakan untuk peringkasan teks. Ini merangkum teks input berdasarkan konteks, jadi Anda tidak perlu khawatir kehilangan informasi berharga.

• Github : github.com/dmmiler612/bert-extractive-summarizer
• Putusan : Bermanfaat
• Alasan : Kasus penggunaan terbatas tetapi pada saat yang sama terbaik di kelasnya

D. Alat Lainnya (Non-Coding):

13. Doccano : Ini adalah alat penandaan data yang sederhana namun kuat dan dapat digunakan untuk menandai analisis sentimen, pengenalan entitas bernama, peringkasan teks, dll. Ada beberapa alat di luar sana, tetapi Doccano adalah yang termudah untuk disiapkan dan tercepat untuk pergi.

• Github : github.com/doccano/doccano
• Putusan : Penting
• Alasan : Cepat dan mudah digunakan, mendukung berbagai format.

14. Tindakan Github : Saat ini, fitur terbaik Github bukanlah hosting kode gratis (bahkan pribadi) tetapi tindakan Github-nya. Ini adalah salah satu alat CI/CD yang lebih baik di luar sana. Jika entah bagaimana Anda tidak menggunakannya, maka Anda kehilangan banyak hal. Alat CI/CD membuat pengembangan menjadi cepat & dapat diandalkan.

• Putusan : Sangat diperlukan
• Alasan : Alat CI/CD gratis dengan dukungan komunitas yang luar biasa.

15. DVC (Kontrol Versi Data): Data adalah jantung dari setiap proyek Ilmu Data, jadi mengelolanya adalah kuncinya. DVC mengambil inspirasi dari Git. Ini terintegrasi dengan Git dengan mudah. Ini memungkinkan kami untuk mengubah data versi kami bolak-balik atau perjalanan waktu Data. Ini juga berfungsi dengan penyimpanan cloud seperti aws s3, penyimpanan gumpalan biru, penyimpanan cloud gcp, dll.

• Github : github.com/iterative/dvc
• Putusan : Sangat diperlukan
• Alasan : Bekerja dengan git, penyimpanan cloud, dan dapat digunakan untuk mengelola ukuran data yang sangat besar

Jika Anda ingin menguasai pembelajaran mesin dan mempelajari cara melatih agen untuk bermain tic tac toe, melatih chatbot, dll., lihat kursus Diploma PG Pembelajaran Mesin & Kecerdasan Buatan Grad.