Les meilleurs outils de traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel (NLP) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui étudie l’interaction entre les ordinateurs et les langues. Les objectifs du traitement du langage naturel sont de découvrir des stratégies modernes de communication entre les personnes et les ordinateurs, ainsi que de saisir le discours humain tel qu’il est exprimé. Cette innovation combine l’apprentissage automatique avec la linguistique computationnelle, les statistiques et les modèles d’apprentissage profond afin que les ordinateurs puissent traiter le langage humain à partir d’informations vocales ou de contenu et comprendre le sens global ainsi que les intentions de l’auteur ou du locuteur.

Utilisation du traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel est régulièrement utilisé pour créer des applications de traitement de texte et interpréter des programmes informatiques. En outre, les programmes de recherche, les applications monétaires, les logiciels de traduction et les chatbots dépendent du traitement du langage naturel pour mieux comprendre la façon dont les gens parlent et contemplent. Le domaine de l’analyse de l’information a progressé rapidement ces dernières années, en partie grâce aux avancées des instruments et des innovations comme l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel.

Les dispositifs et les méthodes de traitement du langage naturel sont développés à un rythme effréné. Il existe une demande massive pour les meilleurs outils et programmes de traitement du langage naturel pour les travaux de traitement du langage. L’une des avancées les plus remarquables dans le domaine du traitement du langage naturel est la création de dispositifs de traitement du langage naturel capables de produire un langage composé ou parlé identique au contenu généré par l’homme.

Principaux outils de traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel est un domaine en pleine expansion, et il existe un large éventail d’outils accessibles pour le traitement du langage naturel afin d’aider les scientifiques des données et les développeurs de logiciels à travailler avec des informations linguistiques caractéristiques. Présentons brièvement les principaux outils de traitement du langage naturel.

Natural Language Toolkit

La Natural Language Toolkit (NLTK) est une bibliothèque Python open-source remarquable et largement utilisée, dédiée au traitement du langage naturel. Sa large sélection est attribuée à sa riche combinaison d’outils et de ressources décrits pour encourager différentes tâches de traitement du langage naturel avec la plus grande efficacité.

MonkeyLearn

MonkeyLearn se distingue comme un dispositif inventif de traitement du langage naturel basé sur le cloud, présentant un ensemble différent de modèles et de dispositifs préconstruits qui sont désignés en particulier pour la classification du contenu, l’étude des sentiments et l’extraction d’entités. Ce dispositif ne se contente pas de démêler les missions complexes de traitement du langage naturel, il offre également une interface conviviale, garantissant une disponibilité pour les clients dont les niveaux d’expertise spécialisée varient.

L’une des principales caractéristiques de MonkeyLearn est son engagement à permettre aux concepteurs d’intégrer des capacités de traitement du langage naturel dans leurs applications par le biais d’interfaces de programmation d’applications (API).

SpaCy

SpaCy est une bibliothèque Python largement plébiscitée, conçue spécialement pour le traitement du langage naturel, qui met l’accent sur la compétence et la convivialité. Éminent pour ses capacités d’investigation syntaxique et sémantique rapides et exactes, spaCy offre une suite complète de fonctionnalités de traitement du langage naturel, y compris des tâches essentielles telles que la tokenisation, la reconnaissance des entités nommées (NER) et l’analyse syntaxique de la reliance.

L’une des qualités exceptionnelles de spaCy réside dans son agencement de modèles pré-entraînés adaptés à différentes langues, ce qui favorise une large applicabilité dans les paysages linguistiques.

Stanford CoreNLP

Stanford CoreNLP est une suite complète de dispositifs de traitement du langage naturel méticuleusement créés par le célèbre Stanford College. Cette boîte à outils moderne est conçue pour répondre à un ensemble de fonctionnalités différentes dans le domaine du traitement du langage naturel, affichant une large collection qui comprend des tâches essentielles telles que l’étiquetage des parties du discours, la reconnaissance des entités nommées, l’analyse de l’opinion et la détermination de la coréférence. L’une des principales qualités de Stanford CoreNLP réside dans sa flexibilité, puisqu’il s’étend à différentes langues, ce qui permet aux clients d’utiliser ses capacités dans différents contextes linguistiques.

MindMeld

MindMeld, une entité imposante qui s’est constamment coordonnée avec le système biologique de Cisco, se distingue comme une plateforme d’intelligence artificielle avancée méticuleusement conçue dans le but explicite de développer des interfaces conversationnelles modernes et des chatbots. Pour confirmer ses capacités, MindMeld s’enorgueillit d’une riche suite de fonctionnalités de traitement du langage naturel, qui englobe des points forts tels que la reconnaissance des attentes, l’extraction de substances et l’administration du discours.

Amazon Comprehend

Amazon Comprehend, un service avancé de traitement du langage naturel, est l’un des piliers de l’arsenal d’Amazon Web Services (AWS), l’éminente plateforme d’informatique en nuage. Il s’agit de l’un des meilleurs outils de traitement du langage naturel. Cette solution moderne basée sur le cloud est proposée pour répondre aux différents besoins en matière de traitement du langage naturel, en offrant un ensemble flexible de modèles pré-entraînés qui dépassent les attentes dans diverses tâches telles que l’analyse d’estimation, la reconnaissance de substances et la modélisation de sujets.

OpenAI

OpenAI, une organisation pionnière célèbre pour ses progrès révolutionnaires dans le domaine de l’intelligence artificielle, particulièrement illustrés par ses modèles de langage de pointe tels que le GPT, propose une suite complète de dispositifs de traitement du langage naturel et d’interfaces de programmation d’applications. Ce large éventail d’instruments permet aux développeurs d’exploiter les capacités inégalées des modèles de langage d’OpenAI dans différentes applications, y compris, mais sans s’y limiter, l’ère du contenu, l’interprétation du langage et le résumé.

Microsoft Azure

Microsoft Azure, une plateforme de cloud computing, offre une suite complète de dispositifs de traitement du langage naturel dans le cadre de ses administrations cognitives Azure. Cette suite enveloppe une étendue différente de fonctionnalités, telles que l’analyse de contenu, l’examen d’opinion, l’interprétation du langage et la reconnaissance vocale. Microsoft Azure encourage l’intégration cohérente des capacités de traitement du langage naturel dans les applications en fournissant des modèles pré-entraînés et des API conviviales.

Google Cloud

Dans le vaste domaine de Google Cloud, de nombreux services de traitement du langage naturel sont coordonnés de manière cohérente et fondamentalement encouragés par le biais de son API moderne de langage commun. Cette API robuste permet d’extraire des données organisées à partir d’un contenu apparemment non structuré. Ces outils se lancent dans l’exploration d’estimations pour percevoir des tons excités et s’enferment dans la reconnaissance de substance pour distinguer et catégoriser les entités pertinentes dans un contenu donné.

IBM Watson

IBM Watson se situe au niveau de l’intelligence artificielle notable et largement reconnue, et se distingue par son large éventail de dispositifs et d’administrations de traitement du langage naturel. Au centre de ses offres, Watson dépasse les attentes en permettant aux clients de disposer de capacités de compréhension du langage caractéristique, de recherche d’opinion et d’interprétation du langage. Au-delà des fonctionnalités non exclusives, Watson est en outre capable de proposer des solutions sectorielles adaptées à des besoins distincts. Il occupe une place de choix parmi les meilleurs outils de traitement du langage naturel.