Migliori Software delle piattaforme di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) - Pagina 3

Le piattaforme di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) sono soluzioni software progettate per aiutare gli sviluppatori a creare, personalizzare e distribuire modelli NLP avanzati per una vasta gamma di applicazioni.

Queste piattaforme forniscono strumenti per costruire modelli capaci di elaborare, analizzare e generare il linguaggio umano. A differenza delle piattaforme di machine learning (ML) generiche, le piattaforme NLP si concentrano su compiti legati al linguaggio e enfatizzano la flessibilità. Ciò consente agli sviluppatori di addestrare modelli personalizzati, perfezionare quelli esistenti e integrarli senza problemi nei flussi di lavoro e nelle applicazioni.

Le piattaforme NLP si distinguono da strumenti come il software di analisi del testo, che principalmente estraggono informazioni dal testo, e gli strumenti di comprensione del linguaggio naturale (NLU), che si basano su algoritmi predefiniti per compiti predefiniti. Invece, le piattaforme NLP permettono agli utenti di costruire e ottimizzare modelli per esigenze uniche e specifiche del dominio. Si differenziano anche dalle piattaforme di data science e machine learning (DSML), che coprono uno spettro più ampio di casi d'uso ML oltre l'NLP.

A differenza del software chatbot standard, che tipicamente fornisce capacità conversazionali di base, le piattaforme NLP consentono soluzioni altamente personalizzabili che possono essere integrate direttamente nei flussi di lavoro aziendali e nelle strutture dati. Queste piattaforme permettono agli sviluppatori di affrontare sfide linguistiche specifiche, integrare dati proprietari e creare sistemi scalabili per applicazioni diverse come la ricerca semantica, la generazione di testo, l'analisi del sentiment e altro ancora.

Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), un prodotto deve:

Consentire agli utenti di addestrare e perfezionare modelli NLP personalizzati, come i transformer, su dataset proprietari Fornire strumenti per personalizzare e costruire pipeline NLP per compiti come il riconoscimento di entità nominate, la classificazione del testo e la tokenizzazione Offrire opzioni di distribuzione, come API o microservizi, per integrare i modelli addestrati nelle applicazioni Facilitare la gestione di grandi dataset per l'addestramento dei modelli con supporto per il calcolo distribuito o basato su cloud Includere funzionalità per il monitoraggio, il riaddestramento e la gestione dei modelli NLP in ambienti di produzione