Neki uobičajeni fasadni sustavi koji se koriste u obradi prirodnog jezika (NLP) uključuju:
1. NLTK (Natural Language Toolkit): NLTK je široko korištena biblioteka za NLP u Pythonu. Pruža različite alate i resurse za zadatke kao što su tokenizacija, izvorno označavanje, označavanje dijela govora, raščlanjivanje i još mnogo toga.
2. Spacy: Spacy je popularna NLP biblioteka koja se fokusira na učinkovitost i spremnost za proizvodnju. Nudi unaprijed obučene modele za zadatke kao što su prepoznavanje imenovanih entiteta, raščlanjivanje ovisnosti i klasifikacija rečenica.
3. Gensim: Gensim je biblioteka specijalizirana za modeliranje tema i analizu sličnosti dokumenata. Omogućuje učinkovitu implementaciju algoritama poput latentnog semantičkog indeksiranja (LSI), latentne Dirichletove dodjele (LDA) i Word2Vec.
4. CoreNLP: CoreNLP je Java biblioteka koju je razvio Stanford i nudi širok raspon NLP alata. Uključuje module za tokenizaciju, prepoznavanje imenovanih entiteta, analizu osjećaja, rezoluciju koreferencije i još mnogo toga.
5. spaCy-Transformers: spaCy-Transformers je proširenje spaCy biblioteke koja integrira modele temeljene na transformatorima kao što su BERT, GPT-2 i RoBERTa. Omogućuje jednostavnu integraciju moćnih unaprijed obučenih modela za različite NLP zadatke.
6. OpenNLP: OpenNLP je Apache projekt koji pruža skup alata za NLP zadatke. Nudi modele i alate za zadatke kao što su tokenizacija, otkrivanje rečenica, označavanje dijelova govora i prepoznavanje imenovanih entiteta.
7. AllenNLP: AllenNLP je biblioteka izgrađena na PyTorchu za istraživanje razumijevanja prirodnog jezika. Pruža unaprijed izgrađene modele i apstrakcije za rješavanje složenih NLP zadataka kao što su strojno čitanje s razumijevanjem, semantičko označavanje uloga i tekstualno uključivanje.
Ovo je samo nekoliko primjera, a postoje i mnoge druge NLP biblioteke i okviri dostupni za različite slučajeve upotrebe i programske jezike.
Datum objave: