譯者 | 李睿

審校 | 重樓

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通過使用預(yù)先訓(xùn)練的模型，開發(fā)人員可以使用日常語言進行編碼和查詢。本文將介紹如何進行操作。

自然語言處理(NLP)已經(jīng)徹底改變了人們與技術(shù)交互的方式。隨著機器學(xué)習(xí)(ML)和人工智能(AI)的興起，對于希望創(chuàng)建智能而直觀的應(yīng)用程序的開發(fā)人員來說，NLP已經(jīng)成為必不可少的工具。然而，將NLP模型合并到應(yīng)用程序堆棧中并不是一件容易的事情。幸運的是，采用新的工具使其比以往任何時候都更容易。這些工具使開發(fā)人員能夠輕松地將NLP模型合并到應(yīng)用程序堆棧中。

在以前，開發(fā)人員必須從頭開始訓(xùn)練NLP模型，這很耗時，而且需要具備專門的知識。而OpenAI公司和Hugging Face公司開發(fā)的人工智能工具可以使用預(yù)先訓(xùn)練好的模型更容易地構(gòu)建一組強大的機器學(xué)習(xí)功能，這些模型可以輕松地集成到任何應(yīng)用程序堆棧中。

這些新的開發(fā)工具的最大優(yōu)勢之一是，它們使編碼和復(fù)雜的查詢更容易訪問，即使對于那些沒有高級編碼專業(yè)知識的人來說也是如此。通過使用預(yù)先訓(xùn)練好的模型，開發(fā)人員不需要從頭開始；他們可以簡單地使用NLP模型作為起點，并對其進行定制以滿足他們的需求。此外，NLP模型通?？梢浴伴_箱即用”，并在提供場景和響應(yīng)指南的“提示模板”中為模型提供一些指導(dǎo)。這意味著任何人都可以使用簡單的日常語言進行編碼和查詢，即使是困難的事項。

1、機器學(xué)習(xí)和NLP如何共存

與傳統(tǒng)的基于規(guī)則的人工智能系統(tǒng)不同，機器學(xué)習(xí)依賴于一個學(xué)習(xí)框架，允許計算機根據(jù)輸入數(shù)據(jù)進行自我訓(xùn)練。因此，機器學(xué)習(xí)可以使用廣泛的模型來處理數(shù)據(jù)，使其能夠理解常見和不常見的查詢。此外，由于機器學(xué)習(xí)模型可以從經(jīng)驗中不斷改進，它們可以獨立處理邊緣情況，而不需要人工重新編程。另一方面，NLP是一種利用機器學(xué)習(xí)算法使機器能夠理解人類交流的技術(shù)。通過利用大型數(shù)據(jù)集，NLP可以創(chuàng)建理解對話的語法、語義和場景的工具。

2、NLP集成的好處

將NLP集成到應(yīng)用程序堆棧的主要好處之一是它可以加快業(yè)務(wù)應(yīng)用程序的開發(fā)。通過使用預(yù)訓(xùn)練的模型，開發(fā)人員可以節(jié)省訓(xùn)練和測試的時間，快速地將NLP功能整合到應(yīng)用程序中，并更快地將它們推向市場。

先從任務(wù)的自動化開始。NLP可以將原本耗時且成本高昂的任務(wù)實現(xiàn)自動化。例如，使用NLP可以顯著加快分析大量文本數(shù)據(jù)的過程。例如，情感分析是一種常見的NLP應(yīng)用程序，允許企業(yè)快速分析客戶評論、社交媒體帖子和其他形式的用戶生成內(nèi)容，以識別模式和趨勢。

NLP加速開發(fā)的另一種方式是使開發(fā)人員能夠創(chuàng)建更直觀的用戶界面。聊天機器人和語音助理等自然語言界面在一系列行業(yè)中越來越受歡迎。這些界面允許用戶使用自然語言與應(yīng)用程序交互，而不是瀏覽復(fù)雜的菜單和用戶界面。通過將NLP集成到這些界面中，開發(fā)人員可以創(chuàng)建更直觀和用戶友好的應(yīng)用程序。

NLP還可以加快內(nèi)容創(chuàng)建的過程，這是許多企業(yè)中最耗時的過程之一，需要大量的人力投入和資源。然而，通過使用NLP，開發(fā)人員可以將內(nèi)容創(chuàng)建的許多方面實現(xiàn)自動化，例如內(nèi)容摘要、實時抄寫和翻譯，甚至生成新內(nèi)容。例如，新聞媒體可以使用NLP自動生成新聞文章的摘要，使他們能夠在更短的時間內(nèi)報道更多的故事，或者在他們的社交媒體渠道上發(fā)布摘要。

也許NLP最大的附加價值之一是它可以幫助加快數(shù)據(jù)分析和決策過程。使用NLP分析數(shù)據(jù)，開發(fā)人員可以快速識別模式和趨勢，并做出實時數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。例如在金融行業(yè)，NLP可用于分析市場趨勢和預(yù)測股票價格，使交易者能夠?qū)崟r做出明智的投資決策。

3、將NLP整合到現(xiàn)有的技術(shù)堆棧中

使用OpenAI、Hugging Face、Spacy或NLTK等公司推出的新機器學(xué)習(xí)工具和框架，如今將NLP集成到現(xiàn)有的技術(shù)堆棧中比以往任何時候都更容易。重要的是要選擇一個有良好記錄的工具和活躍的開發(fā)人員社區(qū)來分享知識和解決問題。

一旦選擇了這樣的工具，就可以繼續(xù)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括清理、標記和提取文本數(shù)據(jù)，以使其標準化，并可被NLP算法讀取。例如，“詞干”是一種將單詞簡化為詞根形式的技術(shù)——與其使用單詞“running”、“ran”和“runner”，不如單獨使用其詞根“run”。這些技術(shù)可以幫助減少詞匯量，提高NLP模型的準確性。

接下來就是為給定的用例選擇正確的NLP模型。例如，如果一家企業(yè)正在進行情感分析項目，它可能會使用預(yù)先訓(xùn)練好的模型，例如BERT、GPT-2或ULMFiT，這些模型已經(jīng)在大量對話數(shù)據(jù)上進行了訓(xùn)練。

將NLP集成到應(yīng)用程序堆棧中的好處怎么強調(diào)都不為過，它是創(chuàng)建智能、直觀應(yīng)用程序的關(guān)鍵。由于采用新的工具，將NLP功能整合到現(xiàn)有的技術(shù)堆棧中比以往任何時候都更容易。然而，在這個過程中仍然需要做出一些重要的決定，例如使用哪些工具和框架，以及哪些NLP模型最適合實現(xiàn)企業(yè)的總體目標。許多NLP模型都可以“開箱即用”地使用，但是為了利用NLP技術(shù)的民主化，企業(yè)需要通過確保他們的數(shù)據(jù)準備就緒，并部署正確的開發(fā)人員工具來奠定基礎(chǔ)。

原文鏈接：https://dzone.com/articles/how-incorporating-nlp-capabilities-into-an-existin