帮你卷赢同行!2023年顶级NLP技能、框架、平台和语言汇总

本文涉及的产品
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
简介: 帮你卷赢同行!2023年顶级NLP技能、框架、平台和语言汇总



 新智元报道  

编辑:Britta

【新智元导读】在过去几年中,自然语言处理 (NLP) 的知名度不断提高,我们查看了超过 25,000 个与 NLP 相关的工作描述,这里是您在 NLP 职业中应该了解的最重要的技能、框架、编程语言和云服务。


老板们正在寻找特定的技能组合、专业知识和工作流程,而这些技能与平台无关。

下图显示了20种需求技能,包括NLP基础知识和更广泛的数据科学专业知识。

自然语言处理基础(NLP)

如图表所示,老板最看重的NLP技能是NLP基础知识。与去年相比,雇主对具有数据分析技能的人需求激增。这意味着我们不能只是了解平台,而要了解NLP是如何作为一项核心技能运作的。如果你不知道如何应用Transformer、分类、语言学、问题回答、情感分析、主题建模、机器翻译、语音识别、命名实体识别等核心NLP技能,那么知道光是知道spaCy如何工作,也没有什么意义。

机器学习与深度学习

机器学习是基本的数据科学技能,而深度学习是NLP的基础。

掌握这两者将证明您了解数据科学,进而了解NLP。因为雇主大多希望人才可以使用预训练模型和Transformer。

研究

NLP需要与最新的论文和模型保持同步。公司发现NLP是AI的最佳应用之一,无论是什么行业的公司都如此。

因此,了解或找到正确的模型、工具和框架来应用于 NLP 的许多不同用例,这需要一个强大的研究重心。

数据科学基础

在了解机器学习这一核心技能之后,了解编程和计算机科学基础知识,会表明你在该领域有坚实的基础。计算机科学、数学、统计学、编程和软件开发都是NLP项目中所需的技能。

云计算、API 和数据工程

NLP专家不会直接在他们的个人笔记本电脑上进行情感分析。雇主们正在寻找能够处理更多数据工程全栈的NLP专家,像是能够使用API,建立数据管道,构建工作流程管理,并在基于云的平台上完成这一切的人才。

NLP平台和工具


除了技能和专业知识之外,还有一些特定的平台、工具和语言是老板们特别看重的。下面的图表显示了现在流行的平台。这个名单并没有囊括所有平台,所以大家最好是随时更新、查找一下流行的新工具和框架。

机器学习框架

除了一般的机器学习和深度学习之外,还有一些框架是NLP项目的核心。

TensorFlow因其在ML和神经网络的灵活性而受到青睐,PyTorch因其在NLP方面的易用性和先天设计而受到欢迎,scikit-learn则广泛用于分类和聚类。虽然只知道一个平台已经很厉害了,但通过了解这三个或更多的平台,我们可以变得更灵活,更具适应性,这样也就会更有竞争力。与去年相比,PyTorch现在是最受欢迎的机器学习框架,并且已经慢慢超过TensorFlow/Keras,成为ML任务的首选。

自然语言处理框架

为了更具体地了解NLP,这里有几个框架,对于想要成为NLP的专业人员很有用。NLTK因其更广泛的性质而受到赞赏,因为它能够为几乎所有工作提取正确的算法。同时,spaCy因其处理多种语言的能力和支持词向量的能力而受到赞赏。新加入的是Apache OpenNLP,主要用于常见的NLP任务和简易操作,CoreNLP用于Java。令人惊讶的是,有着深度学习架构的HuggingFace transformers并不在去年的列表上。在过去的几年里,BERT仍然非常受欢迎,尽管谷歌的最后一次更新是在2019年底,但它仍然被广泛应用。BERT之所以能够脱颖而出,是因为其对问答和基于上下文的相似性搜索有强大亲和力,这样它在聊天机器人以及其他相关应用程序中也能表现得相当可靠。BERT甚至考虑了单词的上下文,从而可以得到与各个查询和任务相关的更准确的结果。

数据工程平台

数据管道有助于文本数据的流动,特别是对于实时数据流和基于云的应用。而在这个领域,尽管其他平台还在壮大,Spark仍然是数据管道的领导者。

它甚至还有一个更具体的版本,Spark NLP。它是一个专门用于语言任务的库。尤其是在医疗保健领域,Spark NLP得到了大量应用——这是一个拥有大量数据的领域,含有很多医疗记录和医学数据。

NLP编程语言

Python作为NLP的首选编程语言,一直遥遥领先,这一点应该不出大家所料。许多流行的NLP框架,如NLTK和spaCy,都是基于Python的,所以成为Python配套语言的专家是很有意义的。了解一些SQL也是必不可少的。Java有许多为该语言设计的库,包括CoreNLP、OpenNLP等。

自然语言处理云平台

云服务是2022年的常态,所以我们看到一些服务提供商变得越来越受欢迎。AWS云、Azure云和其他都与许多其他框架和语言兼容,它们也就因此成为所有NLP技能的必要条件。与此同时,谷歌云也开始崭露头角。总的来说,如果你想点亮一个新的技能点,获得一项稀缺的、永不过时的、广泛使用的技能,那么也许现在是时候学习NLP或其他核心数据科学技能了!参考资料:https://odsc.medium.com/top-nlp-skills-frameworks-platforms-and-languages-for-2023-cb05b8b5624b

相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 自然语言处理
【NLP自然语言处理】探索注意力机制:解锁深度学习的语言理解新篇章(上)
【NLP自然语言处理】探索注意力机制:解锁深度学习的语言理解新篇章(上)
|
7天前
|
人工智能 自然语言处理 PyTorch
BrushEdit:腾讯和北京大学联合推出的图像编辑框架,通过自然语言指令实现对图像的编辑和修复
BrushEdit是由腾讯、北京大学等机构联合推出的先进图像编辑框架,结合多模态大型语言模型和双分支图像修复模型,支持基于指令引导的图像编辑和修复。
43 12
BrushEdit:腾讯和北京大学联合推出的图像编辑框架,通过自然语言指令实现对图像的编辑和修复
|
13天前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
Director:构建视频智能体的 AI 框架,用自然语言执行搜索、编辑、合成和生成等复杂视频任务
Director 是一个构建视频智能体的 AI 框架,用户可以通过自然语言命令执行复杂的视频任务,如搜索、编辑、合成和生成视频内容。该框架基于 VideoDB 的“视频即数据”基础设施,集成了多个预构建的视频代理和 AI API,支持高度定制化,适用于开发者和创作者。
74 9
Director:构建视频智能体的 AI 框架,用自然语言执行搜索、编辑、合成和生成等复杂视频任务
|
7月前
|
人工智能 自然语言处理
自然语言处理:电脑如何理解我们的语言?
自然语言处理:电脑如何理解我们的语言?
|
26天前
|
人工智能 自然语言处理 PyTorch
AutoVFX:自然语言驱动的视频特效编辑框架
AutoVFX是一个先进的自然语言驱动的视频特效编辑框架,由伊利诺伊大学香槟分校的研究团队开发。该框架能够根据自然语言指令自动创建真实感和动态的视觉特效(VFX)视频,集成了神经场景建模、基于大型语言模型(LLM)的代码生成和物理模拟技术。本文详细介绍了AutoVFX的主要功能、技术原理以及如何运行该框架。
44 1
AutoVFX:自然语言驱动的视频特效编辑框架
|
29天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
自然语言处理(NLP)是AI的重要分支,旨在让计算机理解人类语言
自然语言处理(NLP)是AI的重要分支,旨在让计算机理解人类语言。本文探讨了深度学习在NLP中的应用,包括其基本任务、优势、常见模型及具体案例,如文本分类、情感分析等,并讨论了Python的相关工具和库,以及面临的挑战和未来趋势。
65 1
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 自然语言处理
【NLP自然语言处理】探索注意力机制:解锁深度学习的语言理解新篇章(下)
【NLP自然语言处理】探索注意力机制:解锁深度学习的语言理解新篇章(下)
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
深度学习与自然语言处理的融合:重塑语言理解的未来
【8月更文挑战第5天】在自然语言处理(NLP)领域,深度学习技术引发了一场革命,极大提升了语言理解与生成能力。本文探讨深度学习与NLP的融合现状、关键技术如RNN、LSTM、GRU及Transformer模型,预训练语言模型如BERT和GPT的作用,以及迁移学习的应用。这些技术已在机器翻译、文本分类、智能客服等多个场景取得显著成果,并展望未来模型效率、可解释性、跨模态融合及个性化服务等发展趋势。
|
5月前
|
存储 分布式计算 MaxCompute
构建NLP 开发问题之如何支持其他存储介质(如 HDFS、ODPS Volumn)在 transformers 框架中
构建NLP 开发问题之如何支持其他存储介质(如 HDFS、ODPS Volumn)在 transformers 框架中
|
5月前
|
SQL 自然语言处理 关系型数据库
PolarDB自然语言到SQL语言转义
PolarDB自然语言到SQL语言转义