I 15 migliori strumenti NLP nel 2022 Ogni ingegnere di machine learning dovrebbe avere un approccio pratico

La PNL è uno dei domini più ricercati nel campo dell'intelligenza artificiale/scienza dei dati nel 2022. Ha un'ampia varietà di applicazioni e trova i suoi casi d'uso adottati da molti settori. I principali settori che praticano la PNL oggi sono finanza/fintech, banche, diritto, sanità, assicurazioni, vendita al dettaglio, pubblicità e media, media editoriali, l'elenco può continuare.

Quindi, se qualcuno sta cercando di costruire una carriera nell'IA, allora sicuramente la PNL dovrebbe essere in cima alla sua lista. Ultimamente, ci sono stati salti e ricerche vincolate ad esso associati. Ma se uno può perdersi nell'oceano, lasciami elencare i migliori strumenti NLP da utilizzare nel 2022.

Li classificherò anche come utili, essenziali e indispensabili dove utile è il grado minimo e indispensabile è il più alto.

A. Scopo generale

2. NLTK : il buon NLTK è ancora rilevante nel 2022 per una varietà di attività di preelaborazione del testo come tokenizzazione, stemming, tagging, analisi, ragionamento semantico, ecc. Ma anche se NLTK è facile da usare, oggi ha casi d'uso limitati applicazione. Molti degli algoritmi moderni non richiedono molta preelaborazione del testo.

• Github : github.com/nltk/nltk
• Verdetto : utile
• Motivo : Rilevanza nel 2022

2. Spacy : Spacy è la libreria NLP all-in-one perfetta con API molto intuitive e facili da usare. Come NLTK, supporta anche tutte le varietà di attività di preelaborazione. Ma la parte migliore di Spacy è il supporto per molte attività NLP comuni come NER, tagging POS, tokenizzazione, modellazione statistica, segmentazione delle frasi basata sulla sintassi, ecc., Pronto all'uso con oltre 59 lingue. Il prossimo spacy 3.0 cambierà le regole del gioco con il supporto per l'architettura del trasformatore.

• Github : github.com/explosion/spaCy
• Verdetto : Indispensabile
• Motivo : facile, supporto per un'ampia varietà di attività comuni pronto all'uso e velocità.

3. Testo pulito : Python fornisce l'espressione regolare per la manipolazione delle stringhe, ma lavorare con il suo modello è un lavoro doloroso. Questo lavoro può essere eseguito con facilità utilizzando Clean-text. È abbastanza semplice e facile da usare ma allo stesso tempo anche potente. Può anche pulire i caratteri ASCII non alfanumerici.

• Github : github.com/jfilter/clean-text
• Verdetto : utile
• Motivo : caso d'uso limitato ma abbastanza facile da usare.

Leggi: I migliori strumenti di deep learning

B. Strumenti basati sull'apprendimento profondo:

4. Hugging Face Transformers : i modelli basati su Transformers sono la sensazione attuale del mondo della NLP. La libreria dei trasformatori Hugging Face fornisce tutti i modelli SOTA (come BERT, GPT2, RoBERTa, ecc.) utilizzati con TF 2.0 e Pytorch. I loro modelli pre-addestrati possono essere utilizzati immediatamente per un'ampia varietà di attività a valle come NER, classificazione di sequenze, risposta a domande estrattive, modellazione linguistica, generazione di testo, riepilogo e traduzione. Fornisce inoltre supporto per la messa a punto di un set di dati personalizzato. Dai un'occhiata ai loro eccellenti documenti e all'appendice del modello per iniziare.

• Github : github.com/huggingface/transformers
• Verdetto : Indispensabile
• Motivo : l'attuale sensazione del mondo della PNL, fornisce un gran numero di modelli pre-addestrati per un'ampia varietà di attività a valle

5. Spark NLP : ultimamente, è Spark NLP che sta facendo più rumore nel mondo della NLP, specialmente nel settore sanitario. Poiché utilizza Apache Spark come backend, sono garantite prestazioni e velocità eccellenti. I benchmark forniti da loro affermano le migliori prestazioni di allenamento rispetto ai trasformatori Hugging Face, TensorFlow, Spacy.

Una cosa che spicca è l'accesso al numero di parole che incorporano come BERT, ELMO, Universal frase Encoder, GloVe, Word2Vec, ecc., fornito da esso. Consente inoltre di addestrare un modello per qualsiasi caso d'uso a causa della sua natura generica. Molte aziende, tra cui FAANG, lo stanno utilizzando.

• Github : github.com/JohnSnowLabs/spark-nlp
• Verdetto : Indispensabile
• Motivo : prestazioni eccellenti di livello produttivo, natura polivalente.

6. Fast AI : è costruito su Pytorch e può essere utilizzato per progettare qualsiasi framework, incluso quello basato sulla NLP. Le sue API sono molto intuitive con l'obiettivo di un codice minimo e un'enfasi sulla praticità rispetto alla teoria. Può anche integrarsi facilmente con i trasformatori facciali Hugging. L'autore della libreria è Jeremy Howard, che sottolinea sempre l'uso delle migliori pratiche.

• Github : github.com/fastai/fastai
• Verdetto : Essenziale
• Motivo : API utili, enfasi sulla praticità.

7. Trasformatori semplici : si basa su trasformatori Hugging Face e agisce come una semplice API di alto livello per questo. Ma non dare per scontato questo come un suo limite. Per chiunque non stia cercando un'architettura di progettazione personalizzata ma desideri sviluppare un modello basato su passaggi standard, nessun'altra libreria è migliore di essa.

Supporta tutti i casi d'uso della PNL maggiormente utilizzati come classificazione del testo, classificazione dei token, risposta alle domande, modellazione del linguaggio, generazione del linguaggio, classificazione multimodale, intelligenza artificiale conversazionale, generazione della rappresentazione del testo. Ha anche ottimi documenti.

• Github : github.com/ThilinaRajapakse/simpletransformers
• Verdetto : Essenziale
• Motivo : agisci come un'API facile e di alto livello per i trasformatori Hugging Face

Leggi anche: Come creare chatbot in Python?

C. Casi d'uso di nicchia:

8. Rasa : è di gran lunga lo strumento di intelligenza artificiale conversazionale più completo per creare Smart Chatbot, assistente testuale e vocale. È estremamente flessibile da addestrare.

• Github :
• Verdetto : utile
• Motivo : caso d'uso limitato ma allo stesso tempo il migliore della categoria.

9. TextAttack : un praticante esperto di ML pesa sempre più test che allenamento. Questo framework è per gli attacchi del contraddittorio, la formazione del contraddittorio e l'aumento dei dati nella NLP. Aiuta a verificare la robustezza del sistema NLP. Può essere un po' confuso iniziare con esso, ma segui i loro documenti per iniziare e capire la motivazione alla base del suo utilizzo.

• Github : github.com/QData/TextAttack
• Verdetto : Essenziale
• Motivo : strumento unico e potente.

10. Trasformatore di frasi : la generazione dell'incorporamento o la trasformazione del testo in vettori è l'elemento chiave per la progettazione di qualsiasi framework NLP. Uno dei metodi della vecchia scuola consiste nell'usare TF-IDF, ma manca di contesto. L'uso di trasformatori può risolvere questo problema. Ci sono alcuni strumenti che possono generare incorporamenti basati su trasformatore (anche il trasformatore facciale abbracciante può essere modificato e utilizzato), ma nessuno di questi lo rende assolutamente semplice come il trasformatore di frasi.

• Github : github.com/UKPLab/sentence-transformers
• Verdetto : utile
• Motivo : caso d'uso limitato ma portare a termine il lavoro.

11. BertTopic : se qualcuno sta cercando di progettare un potente sistema di modellazione di argomenti, non guardare oltre BERTTopic. Utilizza incorporamenti BERT e c-TF-IDF (versione modificata dell'autore di TF-IDF) per creare gruppi densi che consentono argomenti facilmente interpretabili pur mantenendo parole importanti nelle descrizioni degli argomenti.

• Github : github.com/MaartenGr/BERTopic
• Verdetto : utile
• Motivo : caso d'uso limitato ma allo stesso tempo il migliore della categoria

12. Bert Extractive Summarizer : questo è un altro fantastico strumento basato sull'abbraccio del trasformatore facciale che può essere utilizzato per il riepilogo del testo. Riepiloga il testo di input in base al contesto, quindi non devi preoccuparti di perdere informazioni preziose.

• Github : github.com/dmmiller612/bert-extractive-summarizer
• Verdetto : utile
• Motivo : caso d'uso limitato ma allo stesso tempo il migliore della categoria

D. Altri strumenti (non codificanti):

13. Doccano : è uno strumento di codifica dei dati semplice ma potente e può essere utilizzato per contrassegnare l'analisi del sentiment, il riconoscimento di entità denominate, il riepilogo del testo, ecc. Esistono diversi strumenti, ma Doccano è il più semplice da configurare e il più veloce per andare.

• Github : github.com/doccano/doccano
• Verdetto : Essenziale
• Motivo : veloce e facile da usare, supporta più formati.

14. Azioni Github : Attualmente, la migliore caratteristica di Github non è l'hosting di codice gratuito (anche privato) ma la sua azione Github. È uno dei migliori strumenti CI/CD in circolazione. Se in qualche modo non lo usi, allora ti perdi molto. Uno strumento CI/CD rende lo sviluppo veloce e affidabile.

• Verdetto : Indispensabile
• Motivo : strumento CI/CD gratuito con un ottimo supporto della community.

15. DVC (Data Version Control): i dati sono il cuore di qualsiasi progetto di Data Science, quindi gestirli è fondamentale. DVC prende ispirazione dal Git. Si integra con Git senza sforzo. Ci consente di modificare i nostri dati con versione avanti e indietro o il viaggio nel tempo dei dati. Funziona anche con archiviazione cloud come aws s3, archiviazione BLOB di Azure, archiviazione cloud gcp, ecc.

• Github : github.com/iterative/dvc
• Verdetto : Indispensabile
• Motivo : funziona con git, cloud storage e può essere utilizzato per gestire una dimensione enorme di dati

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