As 15 principais ferramentas de PNL em 2022 que todo engenheiro de aprendizado de máquina deve ter em mãos

A PNL é um dos domínios mais procurados no campo de IA/Ciência de Dados em 2022. Possui uma ampla variedade de aplicações e encontra seus casos de uso adotados por muitos setores. As principais indústrias que praticam a PNL hoje são Finanças/Fintech, Bancos, Direito, Saúde, Seguros, Varejo, Publicidade e mídia, Mídia editorial, a lista pode continuar.

Portanto, se alguém deseja construir uma carreira em IA, definitivamente a PNL deve estar no topo de sua lista. Ultimamente, tem havido saltos e pesquisas vinculadas a ele. Mas se alguém pode se perder no oceano, deixe-me listar as principais ferramentas de PNL para usar em 2022.

Também os classificarei como úteis, essenciais e indispensáveis, onde útil é a classificação menos importante e indispensável é a mais alta.

A. Objetivo Geral

2. NLTK : O bom NLTK ainda é relevante em 2022 para uma variedade de tarefas de pré-processamento de texto, como tokenização, derivação, marcação, análise, raciocínio semântico etc. Mas mesmo que o NLTK seja fácil de usar, hoje tem casos de uso limitados inscrição. Muitos dos algoritmos modernos não precisam de muito pré-processamento de texto.

• Github : github.com/nltk/nltk
• Veredicto : Útil
• Motivo : Relevância em 2022

2. Spacy : Spacy é a biblioteca de PNL tudo-em-um perfeita com API muito intuitiva e fácil de usar. Como o NLTK, ele também suporta toda a variedade de tarefas de pré-processamento. Mas a melhor parte do Spacy é seu suporte para muitas tarefas comuns de PNL, como NER, marcação POS, tokenização, modelagem estatística, segmentação de sentença orientada por sintaxe, etc., prontos para uso com mais de 59 idiomas. O próximo spacey 3.0 será um divisor de águas com suporte para arquitetura de transformador.

• Github : github.com/explosion/spaCy
• Veredicto : Indispensável
• Motivo : Fácil, suporte para uma ampla variedade de tarefas comuns prontas para uso e velocidade.

3. Texto limpo : Python fornece o regex para manipulação de strings, mas trabalhar com seu padrão é um trabalho penoso. Este trabalho pode ser feito com facilidade usando Clean-text. É bastante simples e fácil de usar, mas ao mesmo tempo, também poderoso. Ele pode até limpar caracteres ASCII não alfanuméricos.

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

Leia: Principais ferramentas de aprendizado profundo

B. Ferramentas baseadas em Deep Learning:

4. Abraçando Face Transformers : Modelos baseados em Transformers são a sensação atual do mundo da PNL. A biblioteca de transformadores Hugging Face fornece todos os modelos SOTA (como BERT, GPT2, RoBERTa, etc.) usados ​​com TF 2.0 e Pytorch. Seus modelos pré-treinados podem ser usados ​​imediatamente para uma ampla variedade de tarefas downstream, como NER, classificação de sequência, resposta extrativa de perguntas, modelagem de linguagem, geração de texto, sumarização e tradução. Ele também fornece suporte para ajuste fino em um conjunto de dados personalizado. Confira seus excelentes documentos e apêndice modelo para começar.

• Github : github.com/huggingface/transformers
• Veredicto : Indispensável
• Motivo : sensação atual do mundo da PNL, fornece grande número de modelos pré-treinados para uma ampla variedade de tarefas downstream

5. Spark NLP : Ultimamente, é o Spark NLP que está fazendo mais barulho no mundo da PNL, especialmente no setor de Saúde. Como ele usa o Apache Spark como back-end, o desempenho e a velocidade excelentes são garantidos. Os benchmarks fornecidos por eles afirmam o melhor desempenho de treinamento em comparação com os transformadores Hugging Face, TensorFlow, Spacy.

Uma coisa que se destaca é o acesso ao número de palavras incorporadas como BERT, ELMO, Codificador de frase universal, GloVe, Word2Vec, etc., fornecidas por ele. Também permite treinar um modelo para qualquer caso de uso devido à sua natureza de uso geral. Muitas empresas, incluindo FAANG, estão usando.

• Github : github.com/JohnSnowLabs/spark-nlp
• Veredicto : Indispensável
• Motivo : Excelente desempenho de nível de produção, natureza de uso geral.

6. Fast AI : Ele é construído em cima do Pytorch e pode ser usado para projetar qualquer framework, incluindo baseado em NLP. Suas APIs são muito intuitivas com o objetivo de código mínimo e ênfase na praticidade sobre a teoria. Ele também pode ser facilmente integrado aos transformadores de face Hugging. O autor da biblioteca é Jeremy Howard, que sempre enfatiza o uso das melhores práticas.

• Github : github.com/fastai/fastai
• Veredicto : Essencial
• Motivo : APIs úteis, ênfase na praticidade.

7. Transformadores simples : é baseado em transformadores de rosto de abraço e age como uma API fácil de alto nível para isso. Mas não assuma isso como sua limitação. Para quem não está procurando uma arquitetura de design personalizada, mas deseja desenvolver um modelo baseado em etapas padrão, nenhuma outra biblioteca é melhor do que ela.

Ele suporta todos os casos de uso de PNL mais usados, como classificação de texto, classificação de token, resposta a perguntas, modelagem de linguagem, geração de linguagem, classificação multimodal, IA de conversação, geração de representação de texto. Também tem excelentes documentos.

• Github : github.com/ThilinaRajapakse/simpletransformers
• Veredicto : Essencial
• Razão : Agir como API fácil e de alto nível para transformadores de rosto abraçado

Leia também: Como fazer chatbot em Python?

C. Casos de uso de nicho:

8. Rasa : É de longe a ferramenta de IA de conversação mais completa para construir Smart Chatbot, assistente baseado em texto e voz. É extremamente flexível para treinar.

• Github :
• Veredicto : Útil
• Motivo : Caso de uso limitado, mas ao mesmo tempo o melhor da classe.

9. TextAttack : Um praticante de ML experiente sempre dá mais peso ao teste do que ao treinamento. Essa estrutura é para ataques adversários, treinamento adversário e aumento de dados em PNL. Ajuda a verificar a robustez do sistema de PNL. Pode ser um pouco confuso começar com ele, mas siga seus documentos para começar e entender a motivação por trás do uso dele.

• Github : github.com/QData/TextAttack
• Veredicto : Essencial
• Motivo : Ferramenta única e poderosa.

10. Transformador de Sentença : Gerar incorporação ou transformação de texto em vetores é a chave para a construção de qualquer framework de PNL. Um dos métodos da velha escola é usar TF-IDF, mas falta contexto. O uso de transformadores pode resolver esse problema. Existem algumas ferramentas que podem gerar embeddings baseados em transformadores (até mesmo o transformador de rosto abraçado pode ser ajustado e usado), mas nenhuma delas o torna tão simples quanto o transformador de sentença.

• Github : github.com/UKPLab/sentence-transformers
• Veredicto : Útil
• Motivo : Caso de uso limitado, mas faça o trabalho.

11. BertTopic : Se alguém está procurando projetar um poderoso sistema de modelagem de tópicos, então não procure mais longe do que o BERTTopic. Ele usa embeddings BERT e c-TF-IDF (versão modificada do autor do TF-IDF) para criar agrupamentos densos permitindo tópicos facilmente interpretáveis, mantendo palavras importantes nas descrições dos tópicos.

• Github : github.com/MaartenGr/BERTopic
• Veredicto : Útil
• Razão : Caso de uso limitado, mas ao mesmo tempo o melhor da classe

12. Bert Extractive Summarizer : Esta é mais uma ferramenta incrível baseada em um transformador de rosto que pode ser usado para sumarização de texto. Ele resume o texto de entrada com base no contexto, para que você não precise se preocupar com a perda de informações valiosas.

• Github : github.com/dmmiller612/bert-extractive-summarizer
• Veredicto : Útil
• Razão : Caso de uso limitado, mas ao mesmo tempo o melhor da classe

D. Outras Ferramentas (Sem Codificação):

13. Doccano : É uma ferramenta de marcação de dados simples, mas poderosa e pode ser usada para marcar análise de sentimento, reconhecimento de entidade nomeada, resumo de texto, etc. Existem algumas ferramentas disponíveis, mas o Doccano é o mais fácil de configurar e mais rápido para ir embora.

• Github : github.com/doccano/doccano
• Veredicto : Essencial
• Motivo : Rápido e fácil de usar, suporta vários formatos.

14. Github Actions : Atualmente, o melhor recurso do Github não é hospedagem de código gratuita (mesmo privada), mas sua ação no Github. É uma das melhores ferramentas de CI/CD que existem. Se de alguma forma você não for usá-lo, então você está perdendo muito. Uma ferramenta CI/CD torna o desenvolvimento rápido e confiável.

• Veredicto : Indispensável
• Motivo : Ferramenta de CI/CD gratuita com excelente suporte da comunidade.

15. DVC (Data Version Control): Os dados são o coração de qualquer projeto de Data Science, portanto, gerenciá-los é fundamental. O DVC se inspira no Git. Ele se integra ao Git sem esforço. Ele nos permite alterar nossos dados versionados para frente e para trás ou viagem no tempo de dados. Ele também funciona com armazenamento em nuvem como aws s3, armazenamento de blob azure, armazenamento em nuvem gcp, etc.

• Github : github.com/iterative/dvc
• Veredicto : Indispensável
• Motivo : Funciona com o git, armazenamento em nuvem e pode ser usado para gerenciar um tamanho enorme de dados

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