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Veröffentlichen Sie einen JobNatural Language Processing (NLP) ist kein Begriff mehr, der Menschen dazu bringt, den Kopf zu schütteln und „Häh…?“ zu sagen. – Im Gegenteil, die meisten Unternehmen sind sich darüber im Klaren, was es ist und welche leistungsstarken Anwendungen es durch seine Vielfalt an APIs für natürliche Sprache, Textanalyse-APIs und Textverarbeitungs-APIs bietet.
Seit der zunehmenden Beliebtheit von ChatGPT und dem neueren GPT-3 haben APIs in natürlicher Sprache für Unternehmen aller Größenordnungen und nahezu aller Branchen eine sehr hohe Priorität. Alle diese NLP-APIs bieten vielversprechende Geschäftsmöglichkeiten und haben die Art und Weise, wie wir mit Maschinen und Computern kommunizieren, weitgehend revolutioniert, indem sie es ihnen ermöglicht haben, menschliche Sprache zu „hören“, „zu verstehen“ und zu „verarbeiten“.
Heutzutage gibt es eine Reihe von Open-Source-Programmen, die dabei helfen können, nützliche und aufschlussreiche Informationen aus unstrukturiertem Text (oder anderen Informationen) zu extrahieren, um geschäftliche Herausforderungen zu lösen, die Servicebereitstellung zu verbessern, die Effizienz zu optimieren und vieles mehr.
Obwohl die Liste der APIs zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die wir in diesem Artikel vorgestellt haben, keineswegs vollständig ist, ist sie dennoch ein guter Ausgangspunkt für jedes Unternehmen, das von den leistungsstarken Anwendungen profitieren möchte, die NLP-APIs bieten. Dann bringen wir Sie ohne weitere Umschweife auf den neuesten Stand!
Es überrascht nicht, dass wir mit GPT-3 den Anfang unserer Liste gemacht haben, da es sich um eine der beliebtesten und am weitesten verbreiteten natürlichen Sprach-APIs handelt, die heute verfügbar sind. Es bietet eine sehr robuste und dennoch „modische und trendige“ Benutzeroberfläche. Da die Textvorhersage der Hauptanwendungsfall von GPT-3 ist, kann sie vereinfacht als Textverarbeitungs-API oder Autovervollständigungsanwendung betrachtet werden.
GPT-3 ist bekannt für sein fortschrittliches Sprachmodell und seine beeindruckenden Textgenerierungsfunktionen, die es Benutzern ermöglichen, äußerst kohärente und kontextuell korrekte Sätze zu erstellen. Heutzutage wird es in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Sprachübersetzung, Inhaltserstellung und Chatbots. Ein großer Vorteil gegenüber anderen Textanalyse-APIs besteht darin, dass es auf 175 Milliarden Parameter vorab trainiert wurde, was bedeutet, dass Unternehmen damit Ergebnisse erzielen können, die der tatsächlich gesprochenen menschlichen Sprache sehr ähnlich sind.
Die Google Cloud NLP API bietet mehrere vorab trainierte Modelle für die Entitätsextraktion, Inhaltskategorisierung und Stimmungsanalyse. Es nutzt ein breites Spektrum an ML- und KI-Funktionen, um Dialoge zu verstehen und Emotionen sowie Syntax (z. B. Token, Wortarten, Abhängigkeit) zu unterscheiden, um das zugrunde liegende Thema zu untersuchen und Entitäten in den bereitgestellten Dokumenten zu identifizieren.
Entwickler müssen nicht über umfassende ML-Kenntnisse verfügen, um die Google Natural Language API zum Erstellen benutzerdefinierter ML-Modelle zu verwenden, da sie bereits über eine Vielzahl sehr leistungsstarker vorab trainierter Modelle verfügt, einschließlich des AutoML Natural Language-Tools.
Microsoft Azure ist eine Textanalyse-API, die mithilfe der robusten internen ML-Algorithmen von Microsoft erstellt wurde. Diese NLP-API ist äußerst nützlich für die Erfüllung von vier Schlüsselaufgaben: Sprachidentifizierung, Schlüsselextraktion, Stimmungsanalyse und Erkennung benannter Entitäten.
Einer der Hauptvorteile dieser API zur Verarbeitung natürlicher Sprache besteht darin, dass keine Daten trainiert oder angepasst werden müssen, um die vorhandenen Modelle effektiv zu nutzen. Tatsächlich können Entwickler auch als unerfahrene Programmierer damit beginnen. Darüber hinaus finden Sie in der NLP-API Tutorials, die Ihnen zeigen, wie Sie sie entsprechend Ihrer individuellen Programmiererfahrung am besten nutzen können.
Zugänglichkeit ist sehr wichtig, wenn eine API in natürlicher Sprache über einen längeren Zeitraum verwendet wird, obwohl es manchmal schwierig sein kann, die richtige Open-Source-NLP-Technologie zu finden – und selbst wenn sie über die erforderlichen Funktionen verfügt, kann es zu schwierig sein, sie von Anfang an vollständig zu nutzen .
Apache OpenNLP ändert das – eine Open-Source-Bibliothek für Entwickler, die Zugänglichkeit und Praktikabilität über alles andere legen. Im Kern nutzt es Java-NLP-Bibliotheken und Python-Dekoratoren.
OpenNLP wird von vielen Entwicklern als ein sehr einfaches, aber äußerst effektives Tool angesehen, insbesondere im Vergleich zu führenden und hochmodernen Bibliotheken wie Stanford CoreNLP oder NLTK, die beide eine Welt voller Funktionen bieten (wird später in diesem Artikel besprochen). Trotz seiner Einfachheit bietet es einige unglaubliche Lösungen für die Satzerkennung, Tokenisierung, POS-Tagging und die Erkennung benannter Entitäten.
Darüber hinaus können Sie OpenNLP sogar an Ihre eigenen Bedürfnisse und Anforderungen anpassen und so unnötige Funktionen beiseite legen, die Sie möglicherweise nicht benötigen.
Natural Language Toolkit, oder einfach NLTK, ist eines der weltweit führenden Frameworks für die Entwicklung von Python-Programmen, die wiederum zur Analyse menschlicher Sprachdaten verwendet werden können. Laut der Dokumentation der Natural Language API bietet sie Wrapper für einige leistungsstarke NLP-Bibliotheken, eine sehr aktive Community und intuitiven Zugriff auf über 50 Korpora und lexikalische Ressourcen, einschließlich WordNet.
Darüber hinaus bietet NLTK eine vollständige Suite von Textverarbeitungsbibliotheken, die Sie zur Tokenisierung, Kennzeichnung, Analyse, Wortstammerkennung, Kategorisierung und semantischen Argumentation verwenden können. Es ist jedoch erwähnenswert, dass das Erlernen von NLTK wie bei den meisten neuen Konzepten im Bereich der Programmierung einige Zeit in Anspruch nehmen kann. Sobald Sie jedoch die schrittweise Lernkurve durchlaufen haben, können Sie eine Vielzahl von Codes schreiben, um NLP-Probleme zu lösen.
Obwohl es möglicherweise nicht ideal für die Arbeit mit sehr anspruchsvollen Aufgaben oder Aufgaben ist, bei denen große Datenmengen anfallen, enthält es viele NLP-APIs, die zur Unterstützung bei Aktivitäten wie Tagging und Schlüsselwortextraktion bis hin zu Stimmungsanalysen und mehr verwendet werden können.
Diese leistungsstarke NLP-API nutzt sowohl Cython als auch Python. Es wurde von der gleichen Firma wie NLTK entwickelt und umfasst viele verschiedene Wortvektoren und vorab trainierte statistische Modelle. Es unterstützt auch die Tokenisierung für über 49 Sprachen.
Die SpaCy-Bibliothek ist wahrscheinlich eine der besten, auf die Sie zugreifen können, wenn das Ziel darin besteht, mit Tokenisierung zu arbeiten. Sie können den Text in semantische Einheiten wie Satzzeichen, Wörter und Artikel aufteilen. SpaCy bietet praktisch alle Funktionen, die Sie zum Ausführen realer Projekte benötigen, und von allen derzeit verfügbaren NLP-APIs bietet es eine der schnellsten und genauesten syntaktischen Analysen, wenn nicht sogar die schnellste oder genaueste.
Das Stanford NLP-Framework ist eine Bibliothek für NLP-Aktivitäten, die von Entwicklern und Programmierern auf der ganzen Welt geschätzt wird. Während das bekannte SpaCy und NLTK in Cython und Python geschrieben wurden, verwendet CoreNLP Java, sodass Sie JDK auf Ihrem Computer installieren müssen, das APIs für die beliebtesten und am häufigsten verwendeten Programmiersprachen enthält.
Die Entwickler von CoreNLP bezeichnen es auf ihrer Website als „One-Stop-Shop für die Verarbeitung natürlicher Sprache in Java“, und wir können dem nur zustimmen. Benannte Entitäten, Token- und Satzgrenzen, Abhängigkeits- und Wahlkreisparser, numerische und Zeitwerte, Zitatzuschreibungen, Koreferenz, Stimmung, Beziehungen usw. – sind nur einige der sprachlichen Annotationen, die über CoreNLP verfügbar sind, das derzeit sechs Sprachen unterstützt: Spanisch, Deutsch , Französisch, Englisch, Arabisch und Chinesisch.
Eine sehr interessante Sache an CoreNLP, die uns auch überaus begeistert, ist die hohe Skalierbarkeit, die es zu einer hervorragenden Wahl für komplexe Aufgaben macht, was einen branchenführenden Vorteil gegenüber einigen der besten derzeit verfügbaren APIs zur Verarbeitung natürlicher Sprache darstellt. Die Entwickler haben bei der Entwicklung von CoreNLP auch auf Geschwindigkeit geachtet, und das merkt man sofort, wenn man mit der Nutzung der Schnittstelle beginnt.
Man kann wohl mit Fug und Recht sagen, dass Text Blob derzeit das schnellste ML-Tool ist. Es handelt sich um ein leicht zugängliches NLP-Tool, das von NLTK entwickelt wurde und erweiterte Funktionen bietet, die mehr Textinformationen bereitstellen als andere NLTK-basierte NLP-APIs.
Die Stimmungsanalyse von Text Blob kann beispielsweise zur Kontaktaufnahme mit Kunden über Spracherkennung genutzt werden, und Sie können mithilfe der sprachlichen Anleitung von Big Business sogar ein einzigartiges Modell entwickeln.
Maschinelle Übersetzung ist eine der nützlichsten Funktionen von Text Blob, insbesondere wenn die Standardisierung von Inhalten für Entwickler zu einer so hohen Priorität geworden ist. Um Ihre MT-Erfahrung mit Text Blob weiter zu verbessern, empfehlen wir die Korpora*-Sprache text.
AllenNLP ist das, was man als leistungsstarke Textvorverarbeitungsfunktionen bezeichnen würde, die gut in einem Prototyping-Tool verpackt sind. Während SpaCy im Vergleich zu AllenNLP produktionsoptimierter ist, ist letzteres besser für Forschungszwecke optimiert. Darüber hinaus basiert es auf PyTorch, einem sehr beliebten Deep-Learning-Framework (DL), das hinsichtlich der Modellanpassung deutlich mehr Flexibilität bietet als SpaCy.
PyTorch ist Facebooks eigene Open-Source-ML-Bibliothek. Dieses NLP-API-Framework eignet sich hervorragend für die inhaltsbasierte Filterung und Kategorisierung sowie für maschinelles Lernen und Computer Vision, um nur einige zu nennen. Die Bibliothek ist vollständig in Python integriert, was bedeutet, dass Programmierer aller Erfahrungsstufen sie sofort in die Hand nehmen und mit der Nutzung beginnen können.
Darüber hinaus wurde PyTorch auf viele verschiedene Arten von Modellen trainiert, und sowohl Akademiker als auch Forscher verwenden es häufig als API für die Verarbeitung natürlicher Sprache, weil es so einfach zu verwenden sowie äußerst effizient und vielseitig ist.
BERT ist die zweite Google NLP API auf dieser Liste, die für Bidirektionale Encoder-Repräsentationen von Transformers steht. Die vorab trainierte Google NLP API wurde entwickelt, um die Absicht des Nutzers noch genauer vorherzusagen. Im Gegensatz zu den vorherigen kontextlosen Ansätzen (z. B. GloVe oder Word2Vec) berücksichtigt BERT die Wörter, die unmittelbar an das Zielwort angrenzen – was, wie Sie sich vorstellen können, die Interpretation dieses Worts ziemlich verändern kann.
Word2Vec ist ein NLP-Tool zur Worteinbettung, bei dem es ein Wort als Vektor in einem hochdimensionalen Raum darstellt. Durch die Verwendung ihrer eigenen Wörterbuchdefinitionen können Wörter in Vektoren umgewandelt werden, die dann zum Trainieren von ML-Modellen verwendet werden können, um etwaige Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen Wörtern zu erkennen.
Aufgrund seiner Fähigkeit, semantische Beziehungen problemlos zu erfassen, wird Word2Vec in einer Reihe von NLP-Aufgaben eingesetzt, darunter Stimmungsanalyse, Dokumentklassifizierung und Sprachübersetzung. Es hat seine Fähigkeit unter Beweis gestellt, Wortsemantik zu erfassen und dadurch die NLP-Leistung zu verbessern, und sollte auf jeden Fall auf Ihrer Liste der APIs zur Verarbeitung natürlicher Sprache stehen, die Sie im Jahr 2023 in Betracht ziehen sollten.
Hugging Face bietet eine große Auswahl an vorab trainierten NLP-Modellen und -Tools. Es bietet einfachen Zugriff auf modernste Modelle wie RoBERTa, GPT und Googles NLP-API BERT. Das umfangreiche Modell-Repository und die benutzerfreundliche Oberfläche machen es zu einer hervorragenden Plattform sowohl für NLP-Praktiker als auch für Enthusiasten.
Die schnelle und skalierbare Python-Bibliothek konzentriert sich ausschließlich auf Themenmodellierungsaufgaben und zeichnet sich dadurch aus, dass sie Ähnlichkeiten zwischen Texten erkennt, in verschiedenen Dokumenten navigiert und Texte indiziert. Ein großer Vorteil von Gensim ist die Fähigkeit, große Datenmengen problemlos zu verarbeiten.
Das Python-Paket wurde mit Blick auf NLP und Informationsabruf entwickelt und die Bibliothek zeichnet sich durch hervorragende Verarbeitungsgeschwindigkeit, Speicheroptimierung und Effizienz aus. Stellen Sie einfach sicher, dass Sie SciPy und NumPy installieren, bevor Sie Gensim installieren, da die beiden Python-Pakete für wissenschaftliches Rechnen erforderlich sind.
MonkeyLearn ist ein cloudbasiertes ML-System, das Textinformationen analysiert und auswertet. Die Text-Mining- oder Textverarbeitungs-API ist umfassend und dennoch unkompliziert und bietet eine Vielzahl vorgefertigter Text-Mining-Beispiele, die zeigen, wie Aufgaben wie Themenkennzeichnung, Entitätsextraktion, Stimmungsanalyse und vieles mehr am besten ausgeführt werden.
Während die anpassbaren ML-Modelle in MonkeyLearn an eine Vielzahl von Geschäftsanforderungen angepasst werden können, besteht auch die Möglichkeit, eine Verbindung mit Google Sheets oder Excel herzustellen, um eine detaillierte Textanalyse durchzuführen.
Lexalytics ist eine weitere Textanalyseplattform, die der cloudbasierten Google NLP API ähnelt. Es bietet eine Reihe vorab trainierter Daten- und Textanalyse-APIs, die Sie ganz einfach verwenden können, unabhängig davon, ob Sie über grundlegende oder gar keine Programmierkenntnisse verfügen.
Sie können auch individuelle Lösungen erstellen, die Ihren eigenen Anwendungen und Ihrem Kenntnisstand entsprechen. Darüber hinaus kann diese API für natürliche Sprache verwendet werden, um unter anderem Entitätserkennung, Themenkennzeichnung, Stimmungsanalyse und Schlüsselwortextraktion durchzuführen. Die mitgelieferten vorab trainierten Modelle eignen sich hervorragend für die Generierung spezifischer Daten für Ihr Unternehmen oder Ihre Organisation.
BytesView ist eine der besten APIs zur Verarbeitung natürlicher Sprache auf dieser Liste und auch eine der vielseitigsten. Die Textanalyse-API bietet ein breites Spektrum an Funktionen und stellt vorab trainierte Modelle bereit, sodass auch unerfahrene Programmierer oder solche ohne Programmiererfahrung problemlos damit beginnen können, riesige Mengen an Textdaten zu verarbeiten und zu analysieren. Die NLP-API bietet außerdem verschiedene Plugins, die bei der Integration von Daten helfen, unter anderem zur Analyse von VoK-Anfragen.
Darüber hinaus können Sie diese natürliche Sprach-API verwenden, um alles von der Schlüsselwortextraktion und Themenkennzeichnung über die Absichtserkennung, Emotionsanalyse und Erkennung benannter Entitäten bis hin zur Merkmalsextraktion und semantischen Ähnlichkeiten durchzuführen.
Die vorab trainierten ML-Modelle ermöglichen Anfängern den sofortigen Einstieg, während die Möglichkeit, benutzerdefinierte Modelle zu erstellen, indem sie sie anhand geschäftsspezifischer Daten trainiert, perfekt für erfahrenere Programmierer und Entwickler ist.
Scikit-learn ist eine weitere sehr beliebte Python-ML-Bibliothek, die eine Vielzahl einfacher und komplexer Text-Mining-Techniken verwendet, darunter Clustering, Regression, Textklassifizierung, Schlüsselwortidentifizierung und Inhaltscharakterisierung. Es bietet eine einfache, vielfältige und vernetzte Benutzeroberfläche mit viel Unterstützung durch die engagierte Community.
Diese offene API in natürlicher Sprache kann Ihnen dabei helfen, die Vorteile ihrer dokumentierten Funktionalität zu nutzen, sodass keine schrittweise Lernkurve erforderlich ist, um das Beste daraus zu machen. Tatsächlich ist Scikit-learn eine dieser NLP-APIs, die als sehr wertvolle erste Lektion zur Textanalyse dienen kann. Wenn Sie jedoch mit fortgeschritteneren DL-Techniken arbeiten möchten, sollte dies wahrscheinlich nicht Ihre erste Wahl sein.
TensorFlow ist eine Google NLP-API, die mehrere Sprachen unterstützt, und eine Open-Source-Bibliothek. Es wird typischerweise für Deep Learning sowie für erweiterte Textkategorisierung, Tagging, Zusammenfassung und Spracherkennung verwendet. Große Unternehmen nutzen diese Textverarbeitungs-API, um Deep-Learning-Modelle für die Analyse ihrer Geschäftsdaten in großem Maßstab zu erstellen.
Die NLP-APIs von TensorFlow gibt es auch in vielen verschiedenen Programmiersprachen, wobei Python am häufigsten verwendet wird, da es, was nicht überraschend ist, am benutzerfreundlichsten ist. Allerdings erfordert die Natural Language API eine steile Lernkurve, sodass sie für unerfahrene Programmierer wahrscheinlich nicht geeignet ist.
Diese API zur Verarbeitung natürlicher Sprache bietet eine breite Palette an KI-basierten Diensten, die alle in der IBM Cloud untergebracht sind. Es bietet eine vielseitige Suite von Tools, die Ihnen bei der Durchführung mehrerer NLU-Aufgaben (Natural Language Understanding) wie der Identifizierung von Emotionen, Schlüsselwörtern und Kategorien helfen können.
Dank seiner hervorragenden Flexibilität und Vielseitigkeit wird IBM Watson derzeit in vielen verschiedenen Branchen eingesetzt, darunter im Gesundheitswesen, im Bank- und Finanzwesen.
CogCompNLP wird von vielen Amateur- und erfahrenen Entwicklern gleichermaßen als das „Schweizer Taschenmesser“ der API zur Verarbeitung natürlicher Sprache angesehen. Es vereinfacht den gesamten Prozess beim Entwurf und der Entwicklung von NLP-APIs, indem es einzigartige Module bereitstellt, die eine Vielzahl von Herausforderungen bewältigen – darunter ein spezielles Modul für die Korpora-Unterstützung, eines für mehrere Low-Level-Datenstrukturen und -Operationen und ein weiteres für die Merkmalsextraktion , zum Beispiel.
Darüber hinaus ist CogCompNLP sowohl in Java als auch in Python für die Verarbeitung von Textdaten verfügbar, sodass Sie alles entweder remote oder lokal speichern können. Weitere gemeinsame Merkmale sind Wortart-Tagging, Lemmatisierung, Tokenisierung, semantische Rollenkennzeichnung usw.
Transformers ist eine der leistungsstärksten und besten APIs zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die Sie heute ausprobieren können. Sie bietet eine robuste NLP-Bibliothek, die mehrere transformatorbasierte Modelle wie T5, GPT und BERT umfasst.
NLP hat sich in den letzten Jahren zu einer Technologie entwickelt, auf die Unternehmen einfach nicht verzichten können. Es hat die Art und Weise, wie wir mit Maschinen und Computern interagieren, revolutioniert und ihnen ermöglicht, menschliche Sprache schnell zu verstehen und zu verarbeiten.
Mit weiteren Fortschritten in den Bereichen ML, KI und NLP sind leistungsstarke NLP-APIs entstanden, die verschiedene Anwendungen in mehreren Sektoren anbieten und Unternehmen dabei helfen, produktiver und wettbewerbsfähiger zu werden.
Da auf dem aktuellen Markt jedoch so viele Optionen verfügbar sind, kann es schwierig sein, die richtige API für die Verarbeitung natürlicher Sprache auszuwählen. Denn woher wissen Sie sicher, ob es alle geschäftlichen Anforderungen erfüllt? Benutzerfreundlich genug sein, damit jeder in Ihrem Team es in die Hand nehmen und verwenden kann? Vielseitig und flexibel genug sein, um es in mehreren Anwendungsfällen anwenden zu können?
Während dieser Artikel es sicherlich einfacher macht zu verstehen, wo man anfangen soll, indem er die beste API zur Verarbeitung natürlicher Sprache bespricht, die Sie derzeit ausprobieren können, lohnt es sich auch zu verstehen, welche NLP-APIs Ihrem Unternehmen konkret zugute kommen können. Wir haben sicherlich einige erstklassige Beispiele ausgewählt, die Ihnen dabei helfen könnten, komplexe Daten aufzuschlüsseln und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Sowohl Textanalyse-APIs als auch Textverarbeitungs-APIs, die vorgefertigt und für jedermann verfügbar sind, sind eine gute Möglichkeit, mit Text Mining und anderen Aufgaben im Zusammenhang mit der Datenanalyse zu beginnen. Es ermöglicht Ihnen, die Leistungsfähigkeit einer ausgefeilten NLP-API zu nutzen, die in einer Vielzahl von Anwendungen verwendet werden kann und relativ fehlerfrei ist, sodass Sie sowohl zwischen SaaS- als auch Open-Source-APIs für die Verarbeitung natürlicher Sprache wählen können.
Bei Fast Data Science helfen wir Unternehmen nicht nur dabei, die verfügbaren APIs in natürlicher Sprache optimal zu nutzen, sondern erstellen auch benutzerdefinierte NLP-APIs, um Ihnen dabei zu helfen, wirklich in die Tiefe Ihrer unstrukturierten Daten vorzudringen.
Textdaten sind ein sehr leistungsstarkes Tool, mit dem Sie heute die Effizienz Ihrer Mitarbeiter, die Zufriedenheit Ihrer Kunden und andere Bereiche Ihres Unternehmens verbessern können. Wir können Ihnen bei der Auswahl der perfekten API für die Verarbeitung natürlicher Sprache helfen, nachdem wir Ihre Projektgröße, Ihr Budget und Ihre technologischen Fähigkeiten bewertet haben.
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