自然语言处理

自然语言处理已成为 2020 年深度学习领域中研究最多的领域之一，这主要是由于其日益普及，未来的潜力以及对各种应用程序的支持。

如果你以前玩过深度学习，那么可能知道传统的深度学习框架，例如 Tensorflow，Keras 和 Pytorch。 假定你了解这些基本框架，本文将专门简要介绍很多有用的 NLP 库，2020 年把这些库都用起来吧！

通用框架

1.AllenNLP

人气指数：⭐⭐⭐⭐（四星）

官网网站：https://allennlp.org/

GitHub：https://github.com/allenai/allennlp

简要说明：AllenNLP 是由世界著名的艾伦人工智能实验室（Allen Institute for AI Lab）建立的 NLP 深度学习通用框架，不仅包含了最先进的参考模型，可以进行快速部署，而且支持多种任务和数据集，还包含了很多很酷的演示案例，看完案例，你就知道自己是否想学习和使用这个框架了！

2.Fast.ai

人气指数：⭐⭐⭐⭐（四星）

官方网站： http://docs.fast.ai/

Github: https://github.com/fastai/fastai

简要说明：Fast.ai 的构建旨在通过其免费的在线课程和易于使用的软件库，为没有技术背景的人们提供深度学习的机会。 实际上，它的共同创始人杰里米·霍华德（Jeremy Howard）刚刚出版（2020年8月）一本全新的书，名为《面向程序员的 fastai 和 PyTorch 深度学习：不需要博士学位的AI应用》，其标题不言而喻。在 Fast.ai 库中，它们具有指定的 Text 节，该节用于与 NLP 相关的所有内容。它们具有具有超高层次的抽象和易于实现的 NLP 数据预处理、模型构建、培训和评估。 在这里，推荐那些偏爱实践而不是理论，并希望快速解决问题的人使用 Fast.ai。

预处理

1.Spacy

人气指数：⭐⭐⭐⭐⭐（五星）

官方网站：https://spacy.io/

GitHub：https://github.com/explosion/spaCy

简要说明：Spacy是最受欢迎的文本预处理库，也是你能找到最方便的库。它包含许多易于使用的函数，可以用于标记化、词性标记、命名实体识别等。它还支持59种以上的语言和几种预训练的单词向量，你很容易就可以快速入门！

2.NLTK

人气指数：⭐⭐⭐⭐⭐（五星）

官方网站：https://www.nltk.org/

GitHub：https://github.com/nltk/nltk

简要说明：与 Spacy 相似，它是 NLP 的另一个流行的预处理库。它的功能包括标记化、词干提取、标记、句法分析和语义推理。就我个人而言，NLTK 是我最喜欢的预处理库，因为 NLTK 足够简单，而且能帮助我们快速完成工作。

3.TorchText

人气指数：⭐⭐⭐⭐（四星）

官方网站：https://torchtext.readthedocs.io/en/latest/

GitHub：https://github.com/pytorch/text

简要说明：TorchText 因为得到 Pytorch 的支持，所以越来越受欢迎。它包含便利的数据处理实用程序，可在批量处理和准备之前将其输入到深度学习框架中。我经常使用 TorchText 来加载训练、验证和测试数据集，来进行标记化、vocab 构造和创建迭代器，这些迭代器稍后可被 dataloader 使用。它不仅是一个非常方便的工具，仅用几行简单的代码就能处理所有繁重的工作，还可以轻松地为数据集使用经过预训练的单词嵌入，例如 word2Vec 或 FastText。

使用 Pytorch 进行的 BERT 文本分类示例：

https://towardsdatascience.com/bert-text-classification-using-pytorch-723dfb8b6b5b

Transformers

Huggingface

人气指数：⭐⭐⭐⭐⭐（五星）

官方网站：https://huggingface.co/

GitHub：https://github.com/huggingface/transformers

简要说明：这是最流行的库，它实现了从 BERT 和 GPT-2 到 BART 和 Reformer 的各种转换。huggingface 的代码可读性强和文档也是清晰易读。在官方github的存储库中，甚至通过不同的任务来组织 Python 脚本，例如语言建模、文本生成、问题回答、多项选择等。他们具有内置的脚本，用于为每个任务运行基线转换，真的很方便！

具体任务

1.Gensim

人气指数：⭐⭐⭐（三星）

官方网站：https://radimrehurek.com/gensim/

GitHub：https://github.com/RaRe-Technologies/gensim

任务：主题建模，文本摘要，语义相似度

简要说明：Gensim 是用于特定文本主题建模的高端行业级软件。它的功能非常强大，独立于平台，并且具有可扩展性。不仅可以用来判断两个报纸文章之间的语义相似性，而且可以利用简单的函数调用来执行此操作并返回其相似度分数，非常方便！

2.OpenNMT

人气指数：⭐⭐⭐（三星）

官方网站：https://opennmt.net/

GitHub：https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-py

任务：机器翻译

简要说明：OpenNMT 是用于机器翻译和序列学习任务的便捷而强大的工具。其包含的高度可配置的模型和培训过程，让它成为了一个非常简单的框架。因其开源且简单的特性，建议大家使用 OpenNMT 进行各种类型的序列学习任务。

3.ParlAI

人气指数：⭐⭐⭐（三星）

官方网站：https://parl.ai/

GitHub：https://github.com/facebookresearch/ParlAI

任务：面向任务的对话，聊天对话，视觉问答

说明：ParlAI 是 Facebook 的＃1 框架，用于共享、训练和测试用于各种对话任务的对话模型。其提供了一个支持多种参考模型、预训练模型、数据集等的多合一环境。与本文中的其他大多数工具不同，如果你想自行定制内容，ParlAI 需要一定的编码水平和机器学习专业知识。换句话说，就是用起来有点复杂，但是如果你要是用于对话，它还是一个很好的工具。

4.DeepPavlov

人气指数：⭐⭐⭐（三星）

官方网站：http://deeppavlov.ai/

GitHub：https://github.com/deepmipt/DeepPavlov

任务：面向任务的对话，聊天对话

简要说明：除了 ParlAI 之外，我想说 DeepPavlov 更适合于应用程序和部署，而不是用于研究，尽管我们仍然可以用 DeepPavlov 来进行很多自定义。 我认为，DeepPavlov 到 ParlAI 就像 Tensorflow 到 Pytorch。DeepPavlov 是主要用于聊天机器人和虚拟助手开发的框架，因为它提供了生产就绪和行业级对话代理所需的所有环境工具。

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