Noen vanlige fasadesystemer som brukes i naturlig språkbehandling (NLP) inkluderer:
1. NLTK (Natural Language Toolkit): NLTK er et mye brukt bibliotek for NLP i Python. Den gir ulike verktøy og ressurser for oppgaver som tokenisering, stemming, orddeltagging, parsing og mer.
2. Spacy: Spacy er et populært NLP-bibliotek som fokuserer på effektivitet og produksjonsberedskap. Den tilbyr forhåndstrente modeller for oppgaver som navngitt enhetsgjenkjenning, avhengighetsanalyse og setningsklassifisering.
3. Gensim: Gensim er et bibliotek som spesialiserer seg på temamodellering og dokumentlikhetsanalyse. Det gir effektive implementeringer av algoritmer som Latent Semantic Indexing (LSI), Latent Dirichlet Allocation (LDA) og Word2Vec.
4. CoreNLP: CoreNLP er et Java-bibliotek utviklet av Stanford som tilbyr et bredt utvalg av NLP-verktøy. Det inkluderer moduler for tokenisering, navngitt enhetsgjenkjenning, sentimentanalyse, kjernereferanseoppløsning og mer.
5. spaCy-Transformers: spaCy-Transformers er en utvidelse av spaCy-biblioteket som integrerer transformatorbaserte modeller som BERT, GPT-2 og RoBERTa. Det muliggjør enkel integrering av kraftige forhåndstrente modeller for ulike NLP-oppgaver.
6. OpenNLP: OpenNLP er et Apache-prosjekt som gir et verktøysett for NLP-oppgaver. Den tilbyr modeller og verktøy for oppgaver som tokenisering, setningsdeteksjon, orddelsmerking og navngitt enhetsgjenkjenning.
7. AllenNLP: AllenNLP er et bibliotek bygget på PyTorch for forskning på naturlig språkforståelse. Den gir forhåndsbygde modeller og abstraksjoner for håndtering av komplekse NLP-oppgaver som maskinleseforståelse, semantisk rollemerking og tekstlig involvering.
Dette er bare noen få eksempler, og det er mange andre NLP-biblioteker og rammeverk tilgjengelig for forskjellige brukstilfeller og programmeringsspråk.
Publiseringsdato: