۱۰ ابزار برتر هوش مصنوعی برای پردازش زبان طبیعی

ابزارهای هوش مصنوعی برای پردازش زبان طبیعی

GPT-3

ترانسفورماتور 3 آموزش‌دیده مولد OpenAI (GPT-3) در خط مقدم ابزارهای هوش مصنوعی برای پردازش زبان طبیعی قرار دارد. GPT-3 که به خاطر قابلیت‌های تولید زبانش شناخته می‌شود، در کارهایی مانند تکمیل متن، خلاصه‌سازی و حتی نوشتن خلاقانه مهارت دارد. مدل گسترده از پیش آموزش دیده آن امکان کاربردهای همه کاره در تجزیه و تحلیل متن را فراهم می‌کند.

BERT

BERT یک مدل ترانسفورماتور از پیش آموزش دیده و طراحی شده توسط گوگل است که برای نمایش دو جهته متن طراحی شده است. BERT در درک زمینه و معناشناسی برتر است، و آن را برای کارهایی مانند تجزیه و تحلیل احساسات، پاسخگویی به سؤال و شناسایی موجودیت نامگذاری شده بسیار مؤثر می‌کند.

spaCy

spaCy یک کتابخانه NLP منبع باز محبوب است که ابزارهایی را برای وظایف مختلف پردازش زبان طبیعی فراهم می کند. SpaCy که به دلیل سرعت و کارایی خود شناخته شده است، مدل‌های از پیش آموزش دیده‌ای را برای کارهایی مانند توکن‌سازی، شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده و برچسب گذاری بخشی از گفتار ارائه می‌دهد. API کاربرپسند، آن را در بین توسعه دهندگان محبوب می‌کند.

NLTK

NLTK، یک کتابخانه جامع برای NLP، سال‌ها یکی از اصلی‌ترین موارد در این زمینه بوده است. این ابزار، منابعی را برای کارهایی مانند ریشه‌گذاری، برچسب‌گذاری، تجزیه و استدلال معنایی فراهم می‌کند. NLTK یک منبع ارزشمند برای محققان و توسعه دهندگانی است که روی پروژه‌های متنوع NLP کار می‌کنند.

AllenNLP

AllenNLP یک کتابخانه NLP منبع باز است که بر روی PyTorch ساخته شده است. این ابزار، مدل‌ها و ابزارهای از پیش آموزش دیده را برای طیف گسترده‌ای از وظایف NLP، از جمله طبقه‌بندی متن، تشخیص موجودیت نامگذاری شده و وضوح مرجع ارائه می‌دهد. طراحی ماژولار AllenNLP امکان آزمایش و سفارشی‌سازی آسان را فراهم می‌کند.

Hugging Face

کتابخانه ترانسفورماتورهای Hugging Face به دلیل مجموعه‌ای از مدل‌های ترانسفورماتور از پیش آموزش دیده محبوبیت زیادی به دست آورده است. با انتخاب گسترده‌ای از مدل‌ها، از جمله BERT، GPT-2، و RoBERTa، توسعه دهندگان می‌توانند از این ابزار قدرتمند برای کارهایی مانند خلاصه‌سازی متن، ترجمه و تجزیه و تحلیل احساسات استفاده کنند.

Stanford NLP Library

کتابخانه NLP استانفورد مجموعه‌ای از ابزارها و منابع پردازش زبان طبیعی، از جمله مدل‌های از پیش آموزش‌دیده‌شده برای تجزیه و تحلیل احساسات، شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده و برچسب‌گذاری بخشی از گفتار را ارائه می‌دهد. این کتابخانه که به دلیل دقت آن شناخته شده است، به طور گسترده‌ای در دانشگاه و صنعت استفاده می‌شود.

Watson NLU

سرویس Watson NLU کمپانی IBM،  یک راه حل مبتنی بر ابر برای وظایف مختلف NLP ارائه می‌دهد. IBM Watson NLU با قابلیت‌هایی مانند تجزیه و تحلیل احساسات، تشخیص احساسات و شناسایی موجودیت، راه‌حلی مقیاس‌پذیر و قابل دسترس برای کسب‌وکارهایی که به دنبال ادغام تجزیه و تحلیل متن پیشرفته هستند، ارائه می‌کند.

TextBlob

TextBlob یک کتابخانه NLP ساده و کاربرپسند برای پایتون است. این ابزار برای کارهایی مانند برچسب گذاری بخشی از گفتار، استخراج عبارت اسمی و تجزیه و تحلیل، احساسات ارائه می‌دهد. سهولت استفاده TextBlob آن را برای مبتدیان و پروژه‌های پردازش زبان طبیعی در مقیاس کوچک مناسب می‌کند.

ابزارهای مبتنی بر BERT

با تکیه بر موفقیت BERT، مدل‌های مختلفی مانند RoBERTa، DistilBERT و ALBERT ظهور کرده‌اند که هر کدام پیشرفت‌ها و بهینه‌سازی‌های خاص خود را دارند. این مدل‌ها که اغلب به عنوان جایگزینی برای BERT مورد استفاده قرار می‌گیرند، عملکرد بهتری را در وظایف خاص NLP نشان داده‌اند.

کلام آخر

حوزه پردازش زبان طبیعی با ادغام ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می‌دهد. چه یک محقق، توسعه‌دهنده یا حرفه‌ای تجارت باشید، استفاده از این 10 ابزار برتر هوش مصنوعی برای NLP می‌تواند قابلیت‌های تجزیه و تحلیل متن شما را به میزان قابل توجهی افزایش دهد و درها را به روی طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها و بینش‌ها در دنیای درک زبان انسانی باز کند.

شما هم همین حالا می‌توانید از هوش مصنوعی مولد با زبان فارسی استفاده کنید. زیگپ اولین دستیار هوش مصنوعی مولد ایرانی است. پس تا دیر شده نشده شما هم اپلیکیشن زیگپ را دانلود کنید و وارد دنیای هوش مصنوعی شوید. در ضمن با زیگپ می‌توانید به آسانی و با زبان فارسی از ChatGPT و سرویس تبدیل متن به تصویر لئوناردو استفاده کنید.