모든 기계 학습 엔지니어가 실습해야 하는 2022년 상위 15개 NLP 도구

NLP는 2022년 AI/데이터 과학 분야에서 가장 많이 찾는 도메인 중 하나입니다. NLP는 다양한 응용 프로그램을 가지고 있으며 많은 산업 분야에서 사용 사례를 채택하고 있습니다. 오늘날 NLP를 실행하는 상위 산업은 금융/핀테크, 은행, 법률, 의료, 보험, 소매, 광고 및 미디어, 출판 미디어, 목록은 계속될 수 있습니다.

따라서 누군가 AI 분야에서 경력을 쌓고자 한다면 NLP가 목록의 맨 위에 있어야 합니다. 최근에는 이와 관련된 비약적인 연구가 있었습니다. 그러나 바다에서 길을 잃을 수 있다면 2022년에 사용할 상위 NLP 도구를 나열하겠습니다.

나는 또한 도움이 되는 것이 가장 낮은 순위이고 필수 불가결한 것이 가장 높은 곳에서 도움이 되는, 필수 및 필수 불가결한 것으로 순위를 매길 것입니다.

가. 범용

2. NLTK : 좋은 NLTK는 2022년에도 토큰화, 형태소 분석, 태깅, 구문 분석, 의미론적 추론 등과 같은 다양한 텍스트 전처리 작업과 관련이 있습니다. 그러나 NLTK가 사용하기 쉽지만 오늘날에는 사용 사례가 제한적입니다. 애플리케이션. 많은 현대 알고리즘은 많은 텍스트 전처리를 필요로 하지 않습니다.

• 깃허브 : github.com/nltk/nltk
• 평결 : 도움이 됨
• 이유 : 2022년 관련성

2. Spacy : Spacy는 매우 직관적이고 사용하기 쉬운 API를 갖춘 완벽한 올인원 NLP 라이브러리입니다. NLTK와 마찬가지로 다양한 전처리 작업도 지원합니다. 그러나 Spacy의 가장 좋은 점은 NER, POS 태깅, 토큰화, 통계 모델링, 구문 기반 문장 분할 등과 같은 많은 일반적인 NLP 작업을 59개 이상의 언어로 즉시 지원한다는 것입니다. 곧 출시될 spacy 3.0은 트랜스포머 아키텍처를 지원하는 게임 체인저가 될 것입니다.

• Github : github.com/explosion/spaCy
• 평결 : 필수
• 이유 : 간편하고 다양한 일반 작업을 즉시 사용할 수 있고 신속하게 지원합니다.

3. 깨끗한 텍스트 : Python은 문자열 조작을 위한 정규식을 제공하지만 해당 패턴으로 작업하는 것은 고통스러운 작업입니다. 이 작업은 Clean-text를 사용하여 쉽게 수행할 수 있습니다. 매우 간단하고 사용하기 쉽지만 동시에 강력합니다. 영숫자가 아닌 ASCII 문자도 지울 수 있습니다.

• Github : github.com/jfilter/clean-text
• 평결 : 도움이 됨
• 이유 : 사용 사례가 제한적이지만 사용하기가 매우 쉽습니다.

읽기: 최고의 딥 러닝 도구

B. 딥 러닝 기반 도구:

4. Hugging Face Transformers : Transformers를 기반으로 한 모델은 NLP 세계의 현재 센세이션입니다. Hugging Face 변환기 라이브러리는 TF 2.0 및 Pytorch와 함께 사용되는 모든 SOTA 모델(BERT, GPT2, RoBERTa 등)을 제공합니다. 사전 훈련된 모델은 NER, 시퀀스 분류, 추출 질문 답변, 언어 모델링, 텍스트 생성, 요약, 번역과 같은 다양한 다운스트림 작업에 즉시 사용할 수 있습니다. 또한 사용자 지정 데이터 세트에 대한 미세 조정을 지원합니다. 시작하려면 우수한 문서와 모델 부록을 확인하십시오.

• Github : github.com/huggingface/transformers
• 평결 : 필수
• 이유 : NLP 세계의 현재 센세이션, 다양한 다운스트림 작업에 대해 사전 훈련된 모델이 많이 제공되지 않음

5. Spark NLP : 최근 NLP의 세계, 특히 헬스케어 분야에서 가장 떠들썩한 것은 Spark NLP입니다. Apache Spark를 백엔드로 사용하므로 뛰어난 성능과 속도가 보장됩니다. 그들이 제공하는 벤치마크는 Hugging Face 변환기, TensorFlow, Spacy와 비교하여 최고의 훈련 성능을 주장합니다.

한 가지 눈에 띄는 것은 BERT, ELMO, Universal sentence Encoder, GloVe, Word2Vec 등과 같은 임베딩된 단어 수에 대한 액세스 권한입니다. 또한 범용 특성으로 인해 모든 사용 사례에 대해 모델을 교육할 수 있습니다. FAANG을 비롯한 많은 회사에서 사용하고 있습니다.

• Github : github.com/JohnSnowLabs/spark-nlp
• 평결 : 필수 불가결
• 이유 : 우수한 생산급 성능, 범용성.

6. Fast AI : Pytorch를 기반으로 구축되었으며 NLP 기반을 포함한 모든 프레임워크를 설계하는 데 사용할 수 있습니다. API는 최소한의 코드를 목표로 하고 이론보다 실용성을 강조하는 매우 직관적입니다. 또한 Hugging face 변압기와 쉽게 통합할 수 있습니다. 라이브러리의 저자는 항상 모범 사례 사용을 강조하는 Jeremy Howard입니다.

• Github : github.com/fastai/fastai
• 평결 : 필수
• 이유 : 유용한 API, 실용성 강조.

7. Simple Transformers : 허깅페이스(Hugging Face) 변환기를 기반으로 하며 이를 위한 일종의 쉬운 고급 API 역할을 합니다. 그러나 이것이 한계라고 가정하지 마십시오. 맞춤형 설계 아키텍처를 찾고 있지 않지만 표준 단계를 기반으로 모델을 개발하려는 사람에게는 이보다 더 좋은 라이브러리가 없습니다.

Text Classification, Token Classification, Question Answering, Language Modeling, Language Generation, Multi-Modal Classification, Conversational AI, Text Representation Generation과 같이 주로 사용되는 모든 NLP 사용 사례를 지원합니다. 그것은 또한 우수한 문서를 가지고 있습니다.

• Github : github.com/ThilinaRajapakse/simpletransformers
• 평결 : 필수
• 이유 : 허깅페이스 트랜스포머를 위한 쉽고 높은 수준의 API처럼 작동

또한 읽기: Python에서 챗봇을 만드는 방법?

C. 틈새 사용 사례:

8. Rasa : 스마트 챗봇, 문자 및 음성 기반 비서를 구축하는 가장 완벽한 대화형 AI 도구입니다. 훈련하는 데 매우 유연합니다.

• 깃허브 :
• 평결 : 도움이 됨
• 이유 : 사용 사례가 제한적이지만 동시에 동급 최고입니다.

9. TextAttack : 노련한 ML 실무자는 항상 훈련보다 테스트에 중점을 둡니다. 이 프레임워크는 NLP에서 적대적 공격, 적대적 훈련 및 데이터 증강을 위한 것입니다. NLP 시스템의 견고성을 확인하는 데 도움이 됩니다. 시작하는 것이 약간 혼란스러울 수 있지만 문서를 따라 시작하고 사용 동기를 이해하십시오.

• Github : github.com/QData/TextAttack
• 평결 : 필수
• 이유 : 독특하고 강력한 도구.

10. 문장 변환기 : 임베딩을 생성하거나 텍스트를 벡터로 변환하는 것은 모든 NLP 프레임워크 설계의 핵심 빌딩 블록입니다. 구식 방법 중 하나는 TF-IDF를 사용하는 것이지만 컨텍스트가 부족합니다. 변압기를 사용하면 이 문제를 해결할 수 있습니다. 변환기 기반 임베딩을 생성할 수 있는 도구가 꽤 많이 있지만(허깅 얼굴 변환기도 조정 및 사용할 수 있음) 문장 변환기만큼 완전히 간단하게 만드는 도구는 없습니다.

• Github : github.com/UKPLab/sentence-transformers
• 평결 : 도움이 됨
• 이유 : 사용 사례가 제한되어 있지만 작업을 완료하십시오.

11. BertTopic : 강력한 Topic 모델링 시스템을 디자인하려는 사람이 있다면 BERTTopic을 주목하십시오. BERT 임베딩 및 c-TF-IDF(TF-IDF의 작성자 수정 버전)를 사용하여 주제 설명에 중요한 단어를 유지하면서 쉽게 해석 가능한 주제를 허용하는 밀집 클러스터를 생성합니다.

• Github : github.com/MaartenGr/BERTopic
• 평결 : 도움이 됨
• 이유 : 사용 사례가 제한적이지만 동시에 동급 최고

12. Bert Extractive Summarizer : 이것은 텍스트 요약에 사용할 수 있는 껴안는 얼굴 변환기를 기반으로 하는 또 다른 멋진 도구입니다. 컨텍스트를 기반으로 입력 텍스트를 요약하므로 귀중한 정보가 누락될까 걱정할 필요가 없습니다.

• Github : github.com/dmmiller612/bert-extractive-summarizer
• 평결 : 도움이 됨
• 이유 : 사용 사례가 제한적이지만 동시에 동급 최고

D. 기타(비코딩) 도구:

13. Doccano : 간단하지만 강력한 데이터 태깅 도구이며 감정 분석, 명명된 엔터티 인식, 텍스트 요약 등에 태그를 지정하는 데 사용할 수 있습니다. 꽤 많은 도구가 있지만 Doccano는 설정이 가장 쉽고 가장 빠릅니다. 시작합니다.

• Github : github.com/doccano/doccano
• 평결 : 필수
• 이유 : 빠르고 쉽게 다양한 형식을 지원합니다.

14. Github Actions : 현재 Github의 가장 큰 특징은 무료(비공개) 코드 호스팅이 아니라 Github 액션입니다. 더 나은 CI/CD 도구 중 하나입니다. 어떻게 든 당신이 그것을 사용하지 않는다면, 당신은 많은 것을 놓치고 있습니다. CI/CD 도구를 사용하면 개발이 빠르고 신뢰할 수 있습니다.

• 평결 : 필수 불가결
• 이유 : 훌륭한 커뮤니티 지원을 제공하는 무료 CI/CD 도구.

15. DVC(데이터 버전 관리): 데이터는 모든 데이터 과학 프로젝트의 핵심이므로 관리가 핵심입니다. DVC는 Git에서 영감을 얻습니다. Git과 쉽게 통합됩니다. 이를 통해 버전 데이터를 앞뒤로 또는 데이터 시간 여행을 변경할 수 있습니다. aw s3, azure blob storage, gcp 클라우드 스토리지 등과 같은 클라우드 스토리지에서도 작동합니다.

• Github : github.com/iterative/dvc
• 평결 : 필수
• 이유 : git, 클라우드 스토리지와 함께 작동하며 엄청난 크기의 데이터를 관리하는 데 사용할 수 있습니다.

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