如何比以往更容易地将NLP功能集成到现有的应用程序堆栈中？

译者 | 李睿

审校 | 重楼

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通过使用预先训练的模型，开发人员可以使用日常语言进行编码和查询。本文将介绍如何进行操作。

自然语言处理(NLP)已经彻底改变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，对于希望创建智能而直观的应用程序的开发人员来说，NLP已经成为必不可少的工具。然而，将NLP模型合并到应用程序堆栈中并不是一件容易的事情。幸运的是，采用新的工具使其比以往任何时候都更容易。这些工具使开发人员能够轻松地将NLP模型合并到应用程序堆栈中。

在以前，开发人员必须从头开始训练NLP模型，这很耗时，而且需要具备专门的知识。而OpenAI公司和Hugging Face公司开发的人工智能工具可以使用预先训练好的模型更容易地构建一组强大的机器学习功能，这些模型可以轻松地集成到任何应用程序堆栈中。

这些新的开发工具的最大优势之一是，它们使编码和复杂的查询更容易访问，即使对于那些没有高级编码专业知识的人来说也是如此。通过使用预先训练好的模型，开发人员不需要从头开始；他们可以简单地使用NLP模型作为起点，并对其进行定制以满足他们的需求。此外，NLP模型通常可以“开箱即用”，并在提供场景和响应指南的“提示模板”中为模型提供一些指导。这意味着任何人都可以使用简单的日常语言进行编码和查询，即使是困难的事项。

1、机器学习和NLP如何共存

与传统的基于规则的人工智能系统不同，机器学习依赖于一个学习框架，允许计算机根据输入数据进行自我训练。因此，机器学习可以使用广泛的模型来处理数据，使其能够理解常见和不常见的查询。此外，由于机器学习模型可以从经验中不断改进，它们可以独立处理边缘情况，而不需要人工重新编程。另一方面，NLP是一种利用机器学习算法使机器能够理解人类交流的技术。通过利用大型数据集，NLP可以创建理解对话的语法、语义和场景的工具。

2、NLP集成的好处

将NLP集成到应用程序堆栈的主要好处之一是它可以加快业务应用程序的开发。通过使用预训练的模型，开发人员可以节省训练和测试的时间，快速地将NLP功能整合到应用程序中，并更快地将它们推向市场。

先从任务的自动化开始。NLP可以将原本耗时且成本高昂的任务实现自动化。例如，使用NLP可以显著加快分析大量文本数据的过程。例如，情感分析是一种常见的NLP应用程序，允许企业快速分析客户评论、社交媒体帖子和其他形式的用户生成内容，以识别模式和趋势。

NLP加速开发的另一种方式是使开发人员能够创建更直观的用户界面。聊天机器人和语音助理等自然语言界面在一系列行业中越来越受欢迎。这些界面允许用户使用自然语言与应用程序交互，而不是浏览复杂的菜单和用户界面。通过将NLP集成到这些界面中，开发人员可以创建更直观和用户友好的应用程序。

NLP还可以加快内容创建的过程，这是许多企业中最耗时的过程之一，需要大量的人力投入和资源。然而，通过使用NLP，开发人员可以将内容创建的许多方面实现自动化，例如内容摘要、实时抄写和翻译，甚至生成新内容。例如，新闻媒体可以使用NLP自动生成新闻文章的摘要，使他们能够在更短的时间内报道更多的故事，或者在他们的社交媒体渠道上发布摘要。

也许NLP最大的附加价值之一是它可以帮助加快数据分析和决策过程。使用NLP分析数据，开发人员可以快速识别模式和趋势，并做出实时数据驱动的决策。例如在金融行业，NLP可用于分析市场趋势和预测股票价格，使交易者能够实时做出明智的投资决策。

3、将NLP整合到现有的技术堆栈中

使用OpenAI、Hugging Face、Spacy或NLTK等公司推出的新机器学习工具和框架，如今将NLP集成到现有的技术堆栈中比以往任何时候都更容易。重要的是要选择一个有良好记录的工具和活跃的开发人员社区来分享知识和解决问题。

一旦选择了这样的工具，就可以继续进行数据预处理，包括清理、标记和提取文本数据，以使其标准化，并可被NLP算法读取。例如，“词干”是一种将单词简化为词根形式的技术——与其使用单词“running”、“ran”和“runner”，不如单独使用其词根“run”。这些技术可以帮助减少词汇量，提高NLP模型的准确性。

接下来就是为给定的用例选择正确的NLP模型。例如，如果一家企业正在进行情感分析项目，它可能会使用预先训练好的模型，例如BERT、GPT-2或ULMFiT，这些模型已经在大量对话数据上进行了训练。

将NLP集成到应用程序堆栈中的好处怎么强调都不为过，它是创建智能、直观应用程序的关键。由于采用新的工具，将NLP功能整合到现有的技术堆栈中比以往任何时候都更容易。然而，在这个过程中仍然需要做出一些重要的决定，例如使用哪些工具和框架，以及哪些NLP模型最适合实现企业的总体目标。许多NLP模型都可以“开箱即用”地使用，但是为了利用NLP技术的民主化，企业需要通过确保他们的数据准备就绪，并部署正确的开发人员工具来奠定基础。

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