Joitakin yleisiä luonnollisen kielen käsittelyssä (NLP) käytettäviä julkisivujärjestelmiä ovat:
1. NLTK (Natural Language Toolkit): NLTK on laajalti käytetty NLP:n kirjasto Pythonissa. Se tarjoaa erilaisia työkaluja ja resursseja tehtäviin, kuten tokenointiin, stemmingiin, puheen osan merkitsemiseen, jäsentämiseen ja muihin tehtäviin.
2. Space: Spacy on suosittu NLP-kirjasto, joka keskittyy tehokkuuteen ja tuotantovalmiuteen. Se tarjoaa valmiiksi koulutettuja malleja tehtäviin, kuten nimettyjen entiteettien tunnistus, riippuvuuden jäsentäminen ja lauseiden luokittelu.
3. Gensim: Gensim on kirjasto, joka on erikoistunut aiheen mallintamiseen ja asiakirjojen samankaltaisuusanalyysiin. Se tarjoaa tehokkaita algoritmeja, kuten Latent Semantic Indexing (LSI), Latent Dirichlet Allocation (LDA) ja Word2Vec.
4. CoreNLP: CoreNLP on Stanfordin kehittämä Java-kirjasto, joka tarjoaa laajan valikoiman NLP-työkaluja. Se sisältää moduuleja tokenointiin, nimettyjen entiteettien tunnistamiseen, tunteiden analysointiin, viiteresoluutioon ja paljon muuta.
5. spaCy-Transformers: spaCy-Transformers on spaCy-kirjaston laajennus, joka integroi muuntajapohjaisia malleja, kuten BERT, GPT-2 ja RoBERTa. Se mahdollistaa tehokkaiden esikoulutettujen mallien helpon integroinnin erilaisiin NLP-tehtäviin.
6. OpenNLP: OpenNLP on Apache-projekti, joka tarjoaa työkalupakin NLP-tehtäviin. Se tarjoaa malleja ja työkaluja tehtäviin, kuten tokenointiin, lauseen havaitsemiseen, puheen osan merkitsemiseen ja nimettyjen entiteettien tunnistamiseen.
7. AllenNLP: AllenNLP on PyTorchiin rakennettu kirjasto luonnollisen kielen ymmärtämisen tutkimukseen. Se tarjoaa valmiiksi rakennettuja malleja ja abstraktioita monimutkaisten NLP-tehtävien, kuten konelukemisen ymmärtämisen, semanttisten roolimerkintöjen ja tekstin aiheuttamien ominaisuuksien käsittelyyn.
Nämä ovat vain muutamia esimerkkejä, ja saatavilla on monia muita NLP-kirjastoja ja -kehyksiä erilaisiin käyttötapauksiin ja ohjelmointikieliin.
Julkaisupäivämäärä: