15 лучших инструментов NLP в 2022 году, которые должен иметь каждый инженер по машинному обучению

НЛП — одна из самых востребованных областей в области ИИ/науки о данных в 2022 году. Она имеет широкий спектр приложений и находит варианты использования во многих отраслях. Ведущими отраслями, которые сегодня практикуют НЛП, являются финансы/финтех, банковское дело, юриспруденция, здравоохранение, страхование, розничная торговля, реклама и СМИ, издательские СМИ, список можно продолжить.

Итак, если кто-то хочет построить карьеру в области ИИ, то НЛП определенно должно быть на первом месте в их списке. В последнее время, были скачки и связанные исследования, связанные с этим. Но если можно заблудиться в океане, позвольте мне перечислить лучшие инструменты НЛП, которые будут использоваться в 2022 году.

Я также ранжирую их как полезные, необходимые и незаменимые, где полезность — наименьшая, а незаменимость — наивысшая.

А. Общая цель

2. NLTK : хороший NLTK по-прежнему актуален в 2022 году для различных задач предварительной обработки текста, таких как токенизация, выделение корней, тегирование, синтаксический анализ, семантическое обоснование и т. д. Но даже если NLTK прост в использовании, сегодня его применение ограничено. заявление. Многие современные алгоритмы не требуют большой предварительной обработки текста.

• Гитхаб : github.com/nltk/nltk
• Вердикт : полезно
• Причина : Актуальность в 2022 году

2. Spacy : Spacy — идеальная универсальная библиотека НЛП с очень интуитивно понятным и простым в использовании API. Как и NLTK, он также поддерживает все разнообразие задач предварительной обработки. Но лучшая часть Spacy — это его поддержка многих распространенных задач NLP, таких как NER, теги POS, токенизация, статистическое моделирование, сегментация предложений на основе синтаксиса и т. д., из коробки с более чем 59 языками. Предстоящая версия spacy 3.0 изменит правила игры благодаря поддержке архитектуры Transformer.

• Гитхаб : github.com/explosion/spaCy
• Вердикт : незаменим
• Причина : Простота, поддержка широкого спектра распространенных задач из коробки и скорость.

3. Чистый текст : Python предоставляет регулярное выражение для манипуляций со строками, но работа с его шаблоном — мучительная работа. Эту работу можно легко выполнить с помощью Clean-text. Он довольно прост и удобен в использовании, но в то же время мощный. Он может даже очищать не буквенно-цифровые символы ASCII.

• Гитхаб : github.com/jfilter/clean-text
• Вердикт : полезно
• Причина : Ограниченный вариант использования, но довольно простой в использовании.

Читайте: Лучшие инструменты глубокого обучения

B. Инструменты на основе глубокого обучения:

4. Трансформеры с обнимающими лицами . Модели, основанные на Трансформерах, — это настоящая сенсация в мире НЛП. Библиотека трансформеров Hugging Face предоставляет все модели SOTA (такие как BERT, GPT2, RoBERTa и т. д.), используемые с TF 2.0 и Pytorch. Их предварительно обученные модели можно использовать без дополнительной настройки для широкого спектра последующих задач, таких как NER, классификация последовательностей, экстрактивные ответы на вопросы, языковое моделирование, генерация текста, резюмирование, перевод. Он также обеспечивает поддержку тонкой настройки пользовательского набора данных. Чтобы начать работу, ознакомьтесь с их превосходной документацией и приложением к модели.

• Гитхаб : github.com/huggingface/transformers
• Вердикт : незаменим
• Причина : Текущее ощущение мира НЛП предоставляет большое количество предварительно обученных моделей для широкого спектра последующих задач.

5. Spark NLP . В последнее время именно Spark NLP производит больше всего шума в мире НЛП, особенно в секторе здравоохранения. Поскольку он использует Apache Spark в качестве серверной части, гарантируется отличная производительность и скорость. Предоставленные ими бенчмарки заявляют о лучших показателях обучения по сравнению с трансформерами Hugging Face, TensorFlow, Spacy.

Одна вещь, которая выделяется, — это доступ к количеству встроенных слов, таких как BERT, ELMO, универсальный кодировщик предложений, GloVe, Word2Vec и т. Д., Предоставляемый им. Это также позволяет обучать модель для любого варианта использования из-за ее универсального характера. Его используют многие компании, в том числе FAANG.

• Гитхаб : github.com/JohnSnowLabs/spark-nlp
• Вердикт : незаменим
• Причина : отличная производительность производственного уровня, универсальный характер.

6. Быстрый ИИ : он построен на основе Pytorch и может использоваться для разработки любой структуры, в том числе на основе НЛП. Его API-интерфейсы очень интуитивно понятны с целью минимального кода и упора на практичность, а не на теорию. Его также можно легко интегрировать с трансформерами Hugging face. Автором библиотеки является Джереми Ховард, который всегда делает акцент на использовании лучших практик.

• Гитхаб : github.com/fastai/fastai
• Вердикт : главное
• Причина : Полезные API, упор на практичность.

7. Простые трансформеры : он основан на трансформерах Hugging Face и представляет собой простой высокоуровневый API для него. Но не считайте это его ограничением. Для тех, кто не ищет архитектуру пользовательского дизайна, но хочет разработать модель на основе стандартных шагов, никакая другая библиотека не подойдет лучше, чем она.

Он поддерживает все наиболее часто используемые варианты использования NLP, такие как классификация текста, классификация токенов, ответы на вопросы, моделирование языка, генерация языка, мультимодальная классификация, разговорный ИИ, генерация текстового представления. Он также имеет отличные документы.

• Гитхаб : github.com/ThilinaRajapakse/simpletransformers
• Вердикт : главное
• Причина : вести себя как простой и высокоуровневый API для трансформеров Hugging Face.

Читайте также: Как сделать чат-бота на Python?

C. Нишевые варианты использования:

8. Rasa : это, безусловно, самый полный инструмент разговорного ИИ для создания умного чат-бота, текстового и голосового помощника. Он чрезвычайно гибкий в обучении.

• Гитхаб :
• Вердикт : полезно
• Причина : ограниченный вариант использования, но в то же время лучший в своем классе.

9. TextAttack. Опытный специалист по машинному обучению всегда придает большее значение тестированию, чем обучению. Эта структура предназначена для состязательных атак, состязательного обучения и увеличения данных в НЛП. Это помогает проверить надежность системы НЛП. Начать с него может быть немного запутанно, но следуйте их документам, чтобы начать работу и понять мотивацию его использования.

• Гитхаб : github.com/QData/TextAttack
• Вердикт : главное
• Причина : Уникальный и мощный инструмент.

10. Преобразователь предложений . Генерация встраивания или преобразования текста в векторы является ключевым строительным блоком при разработке любой структуры НЛП. Один из методов старой школы — использовать TF-IDF, но ему не хватает контекста. Использование трансформаторов может решить эту проблему. Существует довольно много инструментов, которые могут генерировать встраивания на основе трансформеров (даже обнимающий трансформер лица можно настроить и использовать), но ни один из них не делает это настолько простым, как трансформер предложений.

• Гитхаб : github.com/UKPLab/sentence-transformers
• Вердикт : полезно
• Причина : ограниченный вариант использования, но работа выполнена.

11. BertTopic : Если кто-то хочет разработать мощную систему моделирования тем, обратите внимание на BERTTopic. Он использует вложения BERT и c-TF-IDF (авторская модифицированная версия TF-IDF) для создания плотных кластеров, позволяющих легко интерпретировать темы, сохраняя при этом важные слова в описаниях тем.

• Гитхаб : github.com/MaartenGr/BERTopic
• Вердикт : полезно
• Причина : ограниченный вариант использования, но в то же время лучший в своем классе

12. Bert Extractive Summarizer : это еще один замечательный инструмент, основанный на преобразовании обнимающих лиц, который можно использовать для суммирования текста. Он обобщает вводимый текст на основе контекста, поэтому вам не нужно беспокоиться о том, что вы упустите ценную информацию.

• Github : github.com/dmmiller612/bert-extractive-summarizer
• Вердикт : полезно
• Причина : ограниченный вариант использования, но в то же время лучший в своем классе

D. Другие (не кодирующие) инструменты:

13. Doccano : это простой, но мощный инструмент для маркировки данных, который можно использовать для анализа настроений, распознавания именованных сущностей, суммирования текста и т. д. Существует довольно много инструментов, но Doccano — самый простой в настройке и самый быстрый. идти.

• Гитхаб : github.com/doccano/doccano
• Вердикт : главное
• Причина : быстрый и простой запуск, поддержка нескольких форматов.

14. Github Actions . В настоящее время лучшая функция Github — это не бесплатное (даже приватное) размещение кода, а действие Github. Это один из лучших инструментов CI/CD. Если вы каким-то образом не используете его, то вы многое упускаете. Инструмент CI/CD делает разработку быстрой и надежной.

• Вердикт : незаменим
• Причина : Бесплатный инструмент CI/CD с отличной поддержкой сообщества.

15. DVC (Контроль версий данных). Данные — это сердце любого проекта по науке о данных, поэтому управление ими является ключевым. DVC черпает вдохновение из Git. Он легко интегрируется с Git. Это позволяет нам изменять наши версии данных вперед и назад или перемещать данные во времени. Он также работает с облачным хранилищем, таким как aws s3, хранилище больших двоичных объектов Azure, облачное хранилище gcp и т. д.

• Гитхаб : github.com/iterative/dvc
• Вердикт : незаменим
• Причина : работает с git, облачным хранилищем и может использоваться для управления огромным объемом данных.

Если вы хотите освоить машинное обучение и узнать, как обучить агента играть в крестики-нолики, обучить чат-бота и т. д., ознакомьтесь с курсом UpGrad по машинному обучению и искусственному интеллекту PG Diploma.