Найкращі інструменти для обробки природної мови

Обробка природної мови (NLP) – це підгалузь штучного інтелекту, яка вивчає взаємодію між комп’ютерами та мовами. Метою обробки природної мови є виявлення сучасних стратегій спілкування між людьми та комп’ютерами, а також розуміння людського дискурсу в тому вигляді, в якому він виражається. Ця інновація поєднує машинне навчання з комп’ютерною лінгвістикою, статистикою та моделями глибокого навчання, щоб комп’ютери могли обробляти людську мову з голосу або контентної інформації та отримувати розуміння всього змісту, а також намірів автора або мовця.

Використання обробки природної мови

Обробку природної мови регулярно використовують для створення текстових редакторів та інтерпретації комп’ютерних програм. Крім того, пошукові програми, програми для роботи з грошима, перекладацьке програмне забезпечення та чат-боти покладаються на обробку природної мови, щоб краще розуміти, як люди розмовляють і розмірковують. Сфера інформаційної аналітики швидко розвивається в останні роки, частково завдяки вдосконаленню інструментів та інноваціям, таким як машинне навчання та обробка природної мови.

Пристрої та методи обробки природної мови розробляються шаленими темпами. Існує величезний попит на найкращі інструменти та програми для обробки природної мови. Одним з найбільш помітних досягнень в обробці природної мови є створення пристроїв для обробки природної мови, які можуть створювати написану або розмовну мову, ідентичну контенту, створеному людиною.

Найкращі інструменти для обробки природної мови

Обробка природної мови – це сфера, що швидко розвивається, і існує широкий асортимент доступних інструментів для обробки природної мови, які допомагають аналітикам даних і розробникам програмного забезпечення працювати з характерною мовною інформацією. Давайте коротко представимо найкращі інструменти для обробки природної мови.

Natural Language Toolkit

Natural Language Toolkit (NLTK) – це помітна і широко використовувана бібліотека Python з відкритим вихідним кодом, призначена для обробки природної мови. Його широкий вибір зумовлений багатим поєднанням інструментів і ресурсів, призначених для заохочення різних завдань з обробки природної мови з максимальною ефективністю.

MonkeyLearn

MonkeyLearn виділяється як винахідливий хмарний пристрій для обробки природної мови, що представляє різні кластери готових моделей і пристроїв, призначених, зокрема, для класифікації контенту, дослідження настроїв і вилучення сутностей. Цей пристрій не лише вирішує складні завдання з обробки природної мови, але й має зручний інтерфейс, забезпечуючи доступність для клієнтів з різним рівнем спеціалізованого досвіду.

Однією з визначних особливостей MonkeyLearn є його прагнення допомогти дизайнерам шляхом інтеграції можливостей обробки природної мови в їхні додатки за допомогою інтерфейсів прикладного програмування (API).

SpaCy

SpaCy – це широко відома бібліотека Python, розроблена спеціально для обробки природної мови, з акцентом на простоту використання та зручну для користувача функціональність. Відома своїми швидкими і точними синтаксичними та семантичними можливостями, spaCy пропонує повний набір основних функцій для обробки природної мови, включаючи такі важливі завдання, як токенізація, розпізнавання іменованих сутностей (NER) та синтаксичний аналіз.

Однією з видатних якостей spaCy є розташування попередньо навчених моделей, адаптованих до різних мов, що сприяє широкому застосуванню в різних лінгвістичних ландшафтах.

Stanford CoreNLP

Stanford CoreNLP – це комплексний набір пристроїв для обробки природної мови, ретельно розроблений у Стенфордському коледжі. Цей сучасний інструментарій розроблено для задоволення різних кластерів функціональних можливостей в області обробки природної мови, він містить широку колекцію, яка включає такі ключові завдання, як маркування частин мови, розпізнавання іменованих об’єктів, аналіз думок і визначення основних посилань. Однією з визначних якостей Stanford CoreNLP є його гнучкість, оскільки він розширює свою базу до різних мов, надаючи клієнтам можливість використовувати його можливості в різних лінгвістичних контекстах.

MindMeld

MindMeld, імпозантна структура, яка постійно координує свою роботу з біологічною системою Cisco, виділяється як прогресивна платформа штучного інтелекту, ретельно розроблена з чіткою метою створення сучасних діалогових інтерфейсів і чат-ботів. На підтвердження своїх здібностей MindMeld може похвалитися багатим набором можливостей обробки природної мови, що охоплює такі важливі функції, як підтвердження очікувань, вилучення змісту та адміністрування дискурсу.

Amazon Comprehend

Amazon Comprehend, вдосконалений сервіс обробки природної мови, є основою в арсеналі Amazon Web Services (AWS), видатного етапу розвитку хмарних обчислень. Це один з найкращих інструментів обробки природної мови. Це сучасне хмарне рішення пропонується для задоволення різних потреб в обробці природної мови, надаючи гнучкий кластер попередньо навчених моделей, які перевершують очікування в різних завданнях, таких як аналіз оцінок, розпізнавання речовин і предметне моделювання.

OpenAI

OpenAI, організація-новатор, відома своїми революційними досягненнями в галузі штучного інтелекту, особливо завдяки своїм найсучаснішим мовним моделям, таким як GPT, пропонує повний набір пристроїв для обробки природної мови та інтерфейсів прикладного програмування. Цей широкий набір інструментів дозволяє розробникам використовувати неперевершені можливості мовних моделей OpenAI у різних додатках, зокрема, в епоху контенту, інтерпретації мови та узагальнення.

Microsoft Azure

Microsoft Azure, провідна платформа хмарних обчислень, пропонує комплексний набір пристроїв для обробки природної мови в рамках когнітивних адміністрацій Azure Cognitive Administrations. Цей набір охоплює різні функціональні можливості, такі як аналітика контенту, вивчення думок, усний переклад і розпізнавання мови. Microsoft Azure заохочує послідовну інтеграцію можливостей обробки природної мови в додатки, надаючи попередньо навчені моделі та зручні інтерфейси API.

Google Cloud

У широкому просторі Google Cloud багато сервісів для пристроїв обробки природної мови послідовно координуються та заохочуються за допомогою сучасного API Common Language API. Цей надійний API дає змогу видобувати впорядковані дані з, здавалося б, неструктурованого контенту. Ці інструменти починають досліджувати оцінки для сприйняття збуджених тонів і фіксують розпізнавання змісту, щоб розрізняти і класифікувати відповідні об’єкти в даному контенті.

IBM Watson

IBM Watson знаходиться на помітному і широко визнаному етапі розвитку штучного інтелекту і відрізняється широким кластером пристроїв для обробки природної мови та адміністрування. У центрі своїх пропозицій Watson перевершує очікування, надаючи клієнтам можливості для розуміння характерної мови, дослідження думок і мовної інтерпретації. Виходячи за рамки неексклюзивних функціональних можливостей, Watson також здатний передавати специфічні галузеві домовленості, пристосовані до конкретних потреб. Це забезпечує йому гідне місце серед найкращих інструментів обробки природної мови.