如何比以往更容易地将NLP性能集成到现有的运行程序堆栈中

译者 | 李睿

审校 | 重楼

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经过经常使用预先训练的模型，开发人员可以经常使用日常言语启动编码和查问。本文将引见如何启动操作。

人造言语处置(NLP)曾经彻底扭转了人们与技术交互的方式。随着机器学习(ML)和人工智能(AI)的兴起，关于宿愿创立智能而直观的运行程序的开发人员来说，NLP曾经成为必无法少的工具。但是，将NLP模型兼并到运行程序堆栈中并不是一件容易的事件。幸运的是，驳回新的工具使其比以往任何时刻都更容易。这些工具使开发人员能够轻松地将NLP模型兼并到运行程序堆栈中。

在以前，开发人员必需从头开局训练NLP模型，这很耗时，而且须要具有专门的常识。而OpenAI公司和Hugging Face公司开发的人工智能工具可以经常使用预先训练好的模型更容易地构建一组弱小的机器学习性能，这些模型可以轻松地集成就任何运行程序堆栈中。

这些新的开发工具的最大长处之一是，它们使编码和复杂的查问更容易访问，即使关于那些没有初级编码专业常识的人来说也是如此。经过经常使用预先训练好的模型，开发人员不须要从头开局；他们可以方便地经常使用NLP模型作为终点，并对其启动定制以满足他们的需求。此外，NLP模型通常可以“开箱即用”，并在提供场景和照应指南的“揭示模板”中为模型提供一些指点。这象征着任何人都可以经常使用方便的日常言语启动编码和查问，即使是艰巨的事项。

1、机器学习和NLP如何共存

与传统的基于规定的人工智能系统不同，机器学习依赖于一个学习框架，准许计算机依据输入数据启动自我训练。因此，机器学习可以经常使用宽泛的模型来处置数据，使其能够了解经常出现和不经常出现的查问。此外，由于机器学习模型可以从阅历中始终改良，它们可以独立处置边缘状况，而不须要人工从新编程。另一方面，NLP是一种应用机器学习算法使机器能够了解人类交换的技术。经过应用大型数据集，NLP可以创立了解对话的语法、语义和场景的工具。

2、NLP集成的好处

将NLP集成到运行程序堆栈的关键好处之一是它可以放慢业务运行程序的开发。经过经常使用预训练的模型，开发人员可以节俭训练和测试的期间，极速地将NLP性能整合到运行程序中，并更快地将它们推向市场。

先从义务的智能化开局。NLP可以将原本耗时且老本高昂的义务虚现智能化。例如，经常使用NLP可以清楚放慢剖析少量文本数据的环节。例如，情感剖析是一种经常出现的NLP运行程序，准许企业极速剖析客户评论、社交媒体帖子和其余方式的用户生成内容，以识别形式和趋向。

NLP减速开发的另一种方式是使开发人员能够创立更直观的用户界面。聊天机器人和语音助理等人造言语界面在一系列行业中越来越受欢迎。这些界面准许用户经常使用人造言语与运行程序交互，而不是阅读复杂的菜单和用户界面。经过将NLP集成到这些界面中，开发人员可以创立更直观和用户友好的运行程序。

NLP还可以放慢内容创立的环节，这是许多企业中最耗时的环节之一，须要少量的人力投入和资源。但是，经过经常使用NLP，开发人员可以将内容创立的许多方面成功智能化，例如内容摘要、实时缮写和翻译，甚至生成新内容。例如，资讯媒体可以经常使用NLP智能生成资讯文章的摘要，使他们能够在更短的期间内报道更多的故事，或许在他们的社交媒体渠道上发布摘要。

兴许NLP最大的附加价值之一是它可以协助放慢数据剖析和决策环节。经常使用NLP剖析数据，开发人员可以极速识别形式和趋向，并做出实时数据驱动的决策。例如在金融行业，NLP可用于剖析市场趋向和预测股票多少钱，使买卖者能够实时做出理智的投资决策。

3、将NLP整合到现有的技术堆栈中

经常使用OpenAI、Hugging Face、Spacy或NLTK等公司推出的新机器学习工具和框架，现在将NLP集成到现有的技术堆栈中比以往任何时刻都更容易。关键的是要选用一个有良好记载的工具和生动的开发人员社区来分享常识和处置疑问。

一旦选用了这样的工具，就可以继续启动数据预处置，包括清算、标志和提取文本数据，以使其规范化，并可被NLP算法读取。例如，“词干”是一种将单词简化为词根方式的技术——与其经常使用单词“running”、“ran”和“runner”，不如独自经常使用其词根“run”。这些技术可以协助缩小词汇量，提高NLP模型的准确性。

接上去就是为给定的用例选用正确的NLP模型。例如，假设一家企业正在启动情感剖析名目，它或许会经常使用预先训练好的模型，例如BERT、GPT-2或ULMFiT，这些模型曾经在少量对话数据上启动了训练。

将NLP集成到运行程序堆栈中的好处怎样强调都不为过，它是创立智能、直观运行程序的关键。由于驳回新的工具，将NLP性能整合到现有的技术堆栈中比以往任何时刻都更容易。但是，在这个环节中依然须要做出一些关键的选择，例如经常使用哪些工具和框架，以及哪些NLP模型最适宜成功企业的总体指标。许多NLP模型都可以“开箱即用”地经常使用，但是为了应用NLP技术的独裁化，企业须要经过确保他们的数据预备就绪，并部署正确的开发人员工具来奠定基础。

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