2022年のトップ15のNLPツールすべての機械学習エンジニアが実践的に取り組む必要があります

NLPは、2022年にAI /データサイエンスの分野で最も人気のあるドメインの1つです。NLPにはさまざまなアプリケーションがあり、そのユースケースは多くの業界で採用されています。 今日NLPを実践している上位の業界は、金融/フィンテック、銀行、法律、ヘルスケア、保険、小売、広告およびメディア、出版メディアであり、リストは続く可能性があります。

したがって、誰かがAIでのキャリアを築こうとしているのであれば、間違いなくNLPが彼らのリストの一番上にあるはずです。 最近、それに関連する飛躍と限界のある研究がありました。 しかし、海で迷子になる可能性がある場合は、2022年に使用する上位のNLPツールをリストアップしましょう。

また、役立つものが最もランクが低く、不可欠なものが最も高い場合に、それらを有用、必須、および不可欠としてランク付けします。

A.汎用

2. NLTK ：優れたNLTKは、トークン化、ステミング、タグ付け、解析、セマンティック推論などのさまざまなテキスト前処理タスクに2022年でも関連しています。しかし、NLTKが使いやすいとしても、今日ではユースケースが限られています。申し込み。 最新のアルゴリズムの多くは、多くのテキスト前処理を必要としません。

• Github ：github.com/nltk/nltk
• 評決：役に立った
• 理由：2022年の関連性

2. Spacy ：Spacyは、非常に直感的で使いやすいAPIを備えた完璧なオールインワンNLPライブラリです。 NLTKと同様に、さまざまな前処理タスクもサポートします。 しかし、Spacyの最も優れた点は、59以上の言語ですぐに使用できる、NER、POSタグ付け、トークン化、統計モデリング、構文駆動型の文のセグメンテーションなど、多くの一般的なNLPタスクをサポートしていることです。 今後のspacy3.0は、トランスフォーマーアーキテクチャをサポートするゲームチェンジャーになります。

• Github ：github.com/explosion/spaCy
• 評決：必須
• 理由：簡単で、箱から出してすぐに使えるさまざまな一般的なタスクとスピードをサポートします。

3.クリーンテキスト：Pythonは文字列操作の正規表現を提供しますが、そのパターンでの作業は骨の折れる作業です。 この作業は、クリーンテキストを使用して簡単に実行できます。 非常にシンプルで使いやすいですが、同時に強力でもあります。 英数字以外のASCII文字もクリーンアップできます。

• Github ：github.com/jfilter/clean-text
• 評決：役に立った
• 理由：ユースケースは限られていますが、非常に使いやすいです。

読む：トップディープラーニングツール

B.ディープラーニングベースのツール：

4. Hugging Face Transformers ：Transformersに基づくモデルは、NLPの世界の現在のセンセーションです。 Hugging Faceトランスフォーマーライブラリは、TF 2.0およびPytorchで使用されるすべてのSOTAモデル（BERT、GPT2、RoBERTaなど）を提供します。 事前にトレーニングされたモデルは、NER、シーケンス分類、抽出質問応答、言語モデリング、テキスト生成、要約、翻訳など、さまざまなダウンストリームタスクにすぐに使用できます。 また、カスタムデータセットの微調整もサポートします。 開始するには、優れたドキュメントとモデルの付録を確認してください。

• Github ：github.com/huggingface/transformers
• 評決：必須
• 理由：NLPの世界の現在の感覚は、さまざまなダウンストリームタスク用に事前にトレーニングされたモデルを大量に提供していません

5. Spark NLP ：最近、NLPの世界、特にヘルスケア分野で最も騒がしいのはSparkNLPです。 バックエンドとしてApacheSparkを使用しているため、優れたパフォーマンスと速度が保証されます。 それらによって提供されるベンチマークは、Hugging Faceトランスフォーマー、TensorFlow、Spacyと比較して最高のトレーニングパフォーマンスを主張します。

目立つのは、BERT、ELMO、ユニバーサルセンテンスエンコーダー、GloVe、Word2Vecなどの埋め込み単語数へのアクセスです。 また、その汎用性により、あらゆるユースケースのモデルをトレーニングできます。 FAANGを含む多くの企業がそれを使用しています。

• Github ：github.com/JohnSnowLabs/spark-nlp
• 評決：必須
• 理由：優れたプロダクショングレードのパフォーマンス、汎用性。

6.高速AI ：Pytorch上に構築されており、NLPベースを含むあらゆるフレームワークの設計に使用できます。 そのAPIは非常に直感的であり、最小限のコードと理論よりも実用性に重点を置いています。 また、ハギングフェイストランスフォーマーと簡単に統合できます。 ライブラリの作成者はJeremyHowardであり、常にベストプラクティスの使用に重点を置いています。

• Github ：github.com/fastai/fastai
• 評決：必須
• 理由：便利なAPI、実用性に重点を置いています。

7. Simple Transformers ：Hugging Faceトランスフォーマーに基づいており、簡単な高レベルAPIとして機能します。 ただし、これを制限と見なさないでください。 カスタム設計アーキテクチャを検討していないが、標準的な手順に基づいてモデルを開発したい人にとって、それより優れたライブラリは他にありません。

これは、テキスト分類、トークン分類、質問応答、言語モデリング、言語生成、マルチモーダル分類、会話型AI、テキスト表現生成など、主に使用されるすべてのNLPユースケースをサポートします。 また、優れたドキュメントもあります。

• Github ：github.com/ThilinaRajapakse/simpletransformers
• 評決：必須
• 理由：HuggingFaceトランスフォーマー用の簡単で高レベルのAPIのように機能する

また読む： Pythonでチャットボットを作成する方法は？

C.ニッチなユースケース：

8. Rasa ：スマートチャットボット、テキスト、音声ベースのアシスタントを構築するための、これまでで最も完全な会話型AIツールです。 トレーニングは非常に柔軟です。

• Github ：
• 評決：役に立った
• 理由：ユースケースは限られていますが、同時にクラス最高です。

9. TextAttack ：経験豊富なML実践者は、常にトレーニングよりもテストに重点を置いています。 このフレームワークは、NLPでの敵対的攻撃、敵対的トレーニング、およびデータ拡張のためのものです。 NLPシステムの堅牢性を確認するのに役立ちます。 それを始めるのは少し混乱するかもしれませんが、彼らのドキュメントに従って始めて、それの使用の背後にある動機を理解してください。

• Github ：github.com/QData/TextAttack
• 評決：必須
• 理由：ユニークで強力なツール。

10. Sentence Transformer ：テキストの埋め込みまたはベクトルへの変換を生成することは、NLPフレームワークを設計するための重要な構成要素です。 古い学校の方法の1つは、TF-IDFを使用することですが、コンテキストが不足しています。 変圧器を使用すると、この問題に対処できます。 トランスフォーマーベースの埋め込みを生成できるツールはかなりありますが（ハグフェイストランスフォーマーでも微調整して使用できます）、センテンストランスフォーマーほど単純なツールはありません。

• Github ：github.com/UKPLab/sentence-transformers
• 評決：役に立った
• 理由：ユースケースは限られていますが、仕事を終わらせてください。

11. BertTopic ：誰かが強力なトピックモデリングシステムを設計しようとしているなら、BERTTopicよりも遠くを探す必要はありません。 BERT埋め込みとc-TF-IDF（TF-IDFの作成者による修正バージョン）を使用して高密度クラスターを作成し、トピックの説明に重要な単語を残しながら、簡単に解釈できるトピックを作成します。

• Github ：github.com/MaartenGr/BERTopic
• 評決：役に立った
• 理由：ユースケースは限られていますが、同時にクラス最高です

12. Bert Extractive Summarizer ：これは、テキストの要約に使用できる、ハグフェイストランスフォーマーに基づくさらに別の素晴らしいツールです。 コンテキストに基づいて入力テキストを要約するため、貴重な情報を見逃すことを心配する必要はありません。

• Github ：github.com/dmmiller612/bert-extractive-summarizer
• 評決：役に立った
• 理由：ユースケースは限られていますが、同時にクラス最高です

D.その他の（非コーディング）ツール：

13. Doccano ：シンプルですが強力なデータタグ付けツールであり、感情分析、名前付きエンティティの認識、テキストの要約などにタグ付けするために使用できます。そこにはかなりの数のツールがありますが、Doccanoはセットアップが最も簡単で最速です。始めるために。

• Github ：github.com/doccano/doccano
• 評決：必須
• 理由：すばやく簡単に実行でき、複数の形式をサポートします。

14. Githubアクション：現在、Githubの最高の機能は、無料の（プライベートでも）コードホスティングではなく、Githubアクションです。 これは、優れたCI/CDツールの1つです。 どういうわけかあなたがそれを使わないのであれば、あなたは多くを逃しています。 CI / CDツールは、開発を迅速かつ信頼できるものにします。

• 評決：必須
• 理由：優れたコミュニティサポートを備えた無料のCI/CDツール。

15. DVC（データバージョン管理）：データはデータサイエンスプロジェクトの中心であるため、データを管理することが重要です。 DVCはGitからインスピレーションを得ています。 Gitと簡単に統合できます。 これにより、バージョン管理されたデータを前後に変更したり、データのタイムトラベルを変更したりできます。 また、aws s3、azure blob storage、gcpcloudstorageなどのクラウドストレージでも機能します。

• Github ：github.com/iterative/dvc
• 評決：必須
• 理由：git、クラウドストレージと連携し、膨大なサイズのデータ​​を管理するために使用できます

機械学習を習得し、チックタックトーをプレイするエージェントのトレーニング方法やチャットボットのトレーニング方法などを学びたい場合は、upGradの機械学習と人工知能のPGディプロマコースをご覧ください。