譯者 | 李睿

審校 | 重樓

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通過使用預先訓練的模型，開發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)已經徹底改變了人們與技術交互的方式。隨著機器學習(ML)和人工智能(AI)的興起，對于希望創建智能而直觀的應用程序的開發人員來說，NLP已經成為必不可少的工具。然而，將NLP模型合并到應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。這些工具使開發人員能夠輕松地將NLP模型合并到應用程序堆棧中。

在以前，開發人員必須從頭開始訓練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公司開發的人工智能工具可以使用預先訓練好的模型更容易地構建一組強大的機器學習功能，這些模型可以輕松地集成到任何應用程序堆棧中。

這些新的開發工具的最大優勢之一是，它們使編碼和復雜的查詢更容易訪問，即使對于那些沒有高級編碼專業知識的人來說也是如此。通過使用預先訓練好的模型，開發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模型通常可以“開箱即用”，并在提供場景和響應指南的“提示模板”中為模型提供一些指導。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、機器學習和NLP如何共存

與傳統的基于規則的人工智能系統不同，機器學習依賴于一個學習框架，允許計算機根據輸入數據進行自我訓練。因此，機器學習可以使用廣泛的模型來處理數據，使其能夠理解常見和不常見的查詢。此外，由于機器學習模型可以從經驗中不斷改進，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是一種利用機器學習算法使機器能夠理解人類交流的技術。通過利用大型數據集，NLP可以創建理解對話的語法、語義和場景的工具。

2、NLP集成的好處

將NLP集成到應用程序堆棧的主要好處之一是它可以加快業務應用程序的開發。通過使用預訓練的模型，開發人員可以節省訓練和測試的時間，快速地將NLP功能整合到應用程序中，并更快地將它們推向市場。

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

NLP加速開發的另一種方式是使開發人員能夠創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中越來越受歡迎。這些界面允許用戶使用自然語言與應用程序交互，而不是瀏覽復雜的菜單和用戶界面。通過將NLP集成到這些界面中，開發人員可以創建更直觀和用戶友好的應用程序。

NLP還可以加快內容創建的過程，這是許多企業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，開發人員可以將內容創建的許多方面實現自動化，例如內容摘要、實時抄寫和翻譯，甚至生成新內容。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報道更多的故事，或者在他們的社交媒體渠道上發布摘要。

也許NLP最大的附加價值之一是它可以幫助加快數據分析和決策過程。使用NLP分析數據，開發人員可以快速識別模式和趨勢，并做出實時數據驅動的決策。例如在金融行業，NLP可用于分析市場趨勢和預測股票價格，使交易者能夠實時做出明智的投資決策。

3、將NLP整合到現有的技術堆棧中

使用OpenAI、Hugging Face、Spacy或NLTK等公司推出的新機器學習工具和框架，如今將NLP集成到現有的技術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人員社區來分享知識和解決問題。

一旦選擇了這樣的工具，就可以繼續進行數據預處理，包括清理、標記和提取文本數據，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——與其使用單詞“running”、“ran”和“runner”，不如單獨使用其詞根“run”。這些技術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，如果一家企業正在進行情感分析項目，它可能會使用預先訓練好的模型，例如BERT、GPT-2或ULMFiT，這些模型已經在大量對話數據上進行了訓練。

將NLP集成到應用程序堆棧中的好處怎么強調都不為過，它是創建智能、直觀應用程序的關鍵。由于采用新的工具，將NLP功能整合到現有的技術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模型最適合實現企業的總體目標。許多NLP模型都可以“開箱即用”地使用，但是為了利用NLP技術的民主化，企業需要通過確保他們的數據準備就緒，并部署正確的開發人員工具來奠定基礎。

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