2021年值得尝试的8个开源NLP工具

近年来，语音助手、预测文本、自动更正、聊天机器人等创新技术发展迅速，其背后的力量是自然语言处理 (NLP)。NLP是人工智能的一个子领域，旨在模拟人类智能，专注于计算机与人类语言之间的交互。它通常允许计算机处理和仔细分析大量自然语言数据。

通过 NLP 的有效实施，人们可以在几秒钟内自然地访问相关信息。一些企业已经通过构建定制的聊天机器人、语音助手并使用他们的光学字符和文本简化技术来实现这项技术，以获得最大的收益。

为了帮助企业，有几种开源 NLP 工具可供企业根据其特定要求使用。

这些开源工具不仅可以帮助企业将非结构化文本系统化，还可以解决其他几个问题。

以下是开源 NLP 工具包平台：

1.Natural Language Toolkit (NLTK)

它是一个用于python编程的开源平台。它提供了 50 多个语料库和词汇资源，如WordNet，以及一套用于分类、标记化、词干提取、标记、解析和语义推理的文本处理库，以及工业强度 NLP库的包装器。

NLTK 适用于语言学家、工程师、学生、教育工作者、研究人员等，适用于 Windows、Mac OS X 和 Linux。

2.SpaCy

SpaCy 是另一个开源库，通常包含支持60 多种语言的预训练统计模型和词向量。在MIT许可下，任何人都可以在商业上使用它。SpaCy 支持 PyTorch、TensorFlow 和其他框架中的自定义模型。

SpaCy 的主要 USP 是命名实体识别、词性标注、依存分析、句子分割、文本分类、词形还原、形态分析、实体链接等。

3.OpenNLP

OpenNLP 支持标记化、句子分割、词性标注、命名实体提取、分块、解析、语言检测和共指解析等任务。除此之外，它还包括最大熵和基于感知器的机器学习。

4.CoreNLP

它是斯坦福 NLP 小组开发的另一个开源平台，作为 Java 中 NLP 的可能解决方案。它目前支持六种语言（阿拉伯语、中文、英语、法语、德语、西班牙语）。

CoreNLP 的 USP 是句子边界、词性、命名实体、数值和时间值、依赖和选区解析、共指、情感、引用属性和关系。

5.AllenNLP

Allen 是一个基于 PyTorch 的开源平台。它是 NLP 的深度学习库，用于回答问题、语义角色标记、文本蕴涵、文本转 SQL 等任务。

6.Flair

与 AllenNLP 一样，Flair 也是基于 PyTorch 构建的。这个开源平台允许使用平台最先进的 NLP 文本模型，例如命名实体识别 (NER)、词性标注、语义消歧和分类。

它包括更简单的界面，可以在其中组合各种单词和文档嵌入。

7.SparkNLP

SparkNLP 是一个开源平台，提供 200 多个预训练管道和模型，支持 40 多种语言。SparkNLP 支持BERT、XLNet、ELMO等转换器，对 NLP 进行准确清晰的标注。

8.Gensim

Gensim 是一个免费的开源 Python 库，专门设计用于使用高质量的机器学习算法处理原始文本。它用于主题建模、文档索引。

该平台的USP是标记化、词性标注、命名实体识别、拼写检查、多类文本分类、多类情感分析。

自然语言处理是一项至关重要的革命性技术。随着更多个人助理的成功采用、对智能手机的依赖以及大数据的发展，我希望这项技术在可能的未来蓬勃发展。