Alat pemrosesan bahasa alami terbaik

Pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah subbidang kecerdasan buatan yang memikirkan interaksi antara komputer dan bahasa. Tujuan pemrosesan bahasa alami adalah untuk menemukan strategi komunikasi modern antara manusia dan komputer, serta untuk memahami wacana manusia saat diekspresikan. Inovasi ini menggabungkan pembelajaran mesin dengan linguistik komputasi, statistik, dan model pembelajaran mendalam sehingga komputer dapat menangani bahasa manusia dari informasi suara atau konten dan mendapatkan pemahaman tentang keseluruhan makna serta maksud penulis atau pembicara.

Pemanfaatan pemrosesan bahasa alami

Pemrosesan bahasa alami secara teratur digunakan untuk membuat aplikasi pengolah kata dan menafsirkan program komputer. Selain itu, program pencarian, aplikasi uang, perangkat lunak penerjemahan, dan chatbot bergantung pada pemrosesan bahasa alami untuk lebih memahami bagaimana orang berbicara dan merenung. Bidang analisis informasi telah berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir, sebagian karena kemajuan dalam instrumen dan inovasi seperti pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami.

Perangkat dan metode pemrosesan bahasa alami sedang dikembangkan dengan sangat cepat. Ada banyak sekali permintaan untuk alat dan program pemrosesan bahasa alami terbaik untuk pekerjaan pemrosesan bahasa. Salah satu kemajuan yang paling penting dalam pemrosesan bahasa alami adalah penciptaan perangkat pemrosesan bahasa alami yang dapat menghasilkan bahasa yang disusun atau diucapkan yang identik dengan konten yang dibuat oleh manusia.

Perangkat pemrosesan bahasa alami terbaik

Pemrosesan bahasa alami adalah bidang yang berkembang dengan cepat, dan ada berbagai macam alat yang dapat diakses untuk pemrosesan bahasa alami untuk membantu ilmuwan data dan pengembang perangkat lunak bekerja dengan informasi bahasa yang khas. Mari kita perkenalkan secara singkat alat bantu terbaik untuk pemrosesan bahasa alami.

Natural Language Toolkit

Natural Language Toolkit (NLTK) adalah pustaka Python sumber terbuka yang nyata dan digunakan secara luas yang didedikasikan untuk pemrosesan bahasa alami. Pilihannya yang luas dikreditkan pada kombinasi alat dan sumber daya yang kaya yang diuraikan untuk mendorong tugas pemrosesan bahasa alami yang berbeda dengan efisiensi yang paling baik.

MonkeyLearn

MonkeyLearn menonjol sebagai perangkat pemrosesan bahasa alami berbasis cloud yang inventif, memamerkan sekelompok model dan perangkat yang sudah dibuat sebelumnya yang dirancang khusus untuk klasifikasi konten, investigasi sentimen, dan ekstraksi entitas. Perangkat ini tidak hanya mengurai tugas pemrosesan bahasa alami yang kompleks tetapi juga memberikan antarmuka yang ramah pengguna, memastikan ketersediaan untuk klien dengan tingkat keahlian khusus yang berubah-ubah.

Salah satu fitur unggulan MonkeyLearn adalah komitmennya untuk memungkinkan para desainer dengan mengintegrasikan kemampuan pemrosesan bahasa alami ke dalam aplikasi mereka melalui antarmuka pemrograman aplikasi (API).

SpaCy

SpaCy menonjol sebagai pustaka Python yang diakui secara luas yang dirancang khusus untuk pemrosesan bahasa alami, dengan penekanan kuat pada kemahiran dan fungsionalitas yang mudah digunakan. Terkenal karena kemampuan investigasi sintaksis dan semantiknya yang cepat dan tepat, spaCy menawarkan serangkaian sorotan pemrosesan bahasa alami yang komprehensif, termasuk tugas-tugas penting seperti tokenisasi, pengenalan entitas bernama (NER), dan penguraian ketergantungan.

Salah satu kualitas luar biasa dari spaCy terletak pada pengaturan model yang telah dilatih sebelumnya yang dibuat khusus untuk berbagai macam bahasa, sehingga mendorong penerapan yang luas pada lanskap linguistik.

Stanford CoreNLP

Stanford CoreNLP merupakan perangkat pemrosesan bahasa alami yang komprehensif yang dibuat dengan cermat oleh Stanford College. Perangkat modern ini diuraikan untuk memenuhi berbagai fungsi yang berbeda di dalam domain pemrosesan bahasa alami, menampilkan koleksi yang luas yang mencakup tugas-tugas penting seperti penandaan bagian dari ucapan, pengenalan entitas bernama, analisis opini, dan penentuan coreference. Salah satu kualitas unggulan Stanford CoreNLP terletak pada fleksibilitasnya, karena ia memperluas kemampuannya ke berbagai bahasa, memberdayakan klien untuk menangani kemampuannya dalam konteks linguistik yang berbeda.

MindMeld

MindMeld, sebuah entitas yang mengesankan yang secara konsisten berkoordinasi dengan sistem biologis Cisco, menonjol sebagai platform kecerdasan buatan yang maju yang dibuat dengan cermat untuk tujuan eksplisit dalam mengembangkan antarmuka percakapan modern dan chatbot. Sebagai konfirmasi atas kemampuannya, MindMeld menawarkan serangkaian kemampuan pemrosesan bahasa alami yang kaya, yang mencakup sorotan kuat seperti pengakuan ekspektasi, ekstraksi substansi, dan administrasi wacana.

Amazon Comprehend

Amazon Comprehend, layanan pemrosesan bahasa alami yang telah berkembang, berdiri sebagai fondasi dalam gudang Amazon Web Services (AWS), tahap komputasi awan terkemuka. Ini adalah salah satu alat pemrosesan bahasa alami teratas. Solusi berbasis cloud modern ini diusulkan untuk memenuhi kebutuhan pemrosesan bahasa alami yang berbeda, memberikan sekelompok model terlatih yang fleksibel yang melebihi ekspektasi dalam berbagai tugas seperti analisis estimasi, pengenalan substansi, dan pemodelan subjek.

OpenAI

OpenAI, sebuah organisasi perintis yang terkenal dengan terobosan kemajuannya dalam kecerdasan buatan, terutama yang dicontohkan oleh model bahasa mutakhirnya seperti GPT, menawarkan serangkaian perangkat pemrosesan bahasa alami dan antarmuka pemrograman aplikasi yang komprehensif. Sekumpulan instrumen yang luas ini memungkinkan para pengembang untuk menangani kemampuan model bahasa OpenAI yang tak tertandingi dalam berbagai aplikasi, termasuk tetapi tidak terbatas pada era konten, interpretasi bahasa, dan peringkasan.

Microsoft Azure

Microsoft Azure, sebuah tahap komputasi awan yang mendorong, menawarkan serangkaian perangkat pemrosesan bahasa alami yang komprehensif dalam Azure Cognitive Administrations. Rangkaian ini mencakup berbagai fungsi yang berbeda, seperti analisis konten, pemeriksaan opini, interpretasi bahasa, dan pengenalan suara. Microsoft Azure mendorong integrasi yang konsisten dari kemampuan pemrosesan bahasa alami ke dalam aplikasi dengan menyediakan model yang telah dilatih sebelumnya dan API yang mudah digunakan.

Google Cloud

Dalam domain Google Cloud yang luas, banyak layanan perangkat pemrosesan bahasa alami yang secara konsisten dikoordinasikan dan didorong secara fundamental melalui API Bahasa Umum yang modern. API yang kuat ini memungkinkan untuk mengekstrak data yang terorganisir dari konten yang tampaknya tidak terstruktur. Perangkat ini memulai eksplorasi estimasi untuk memahami nada yang bersemangat dan mengunci pengenalan substansi untuk membedakan dan mengkategorikan entitas yang relevan dalam konten tertentu.

IBM Watson

IBM Watson berada pada tahap kecerdasan buatan yang nyata dan diakui secara luas, dan dibedakan karena kelompok perangkat pemrosesan bahasa alami dan administrasinya yang luas. Sebagai pusat dari penawarannya, Watson melampaui ekspektasi dengan memungkinkan klien memiliki kemampuan untuk pemahaman bahasa yang khas, investigasi opini, dan interpretasi bahasa. Melampaui fungsi-fungsi yang tidak eksklusif, Watson juga mampu menyampaikan pengaturan khusus industri yang disesuaikan dengan kebutuhan yang berbeda. Hal ini membuat Watson mendapatkan tempat yang penting dalam alat pemrosesan bahasa alami terbaik.