W 2024 roku dziedzina przetwarzania języka naturalnego (NLP) zostanie zrewolucjonizowana dzięki najnowocześniejszym rozwiązaniom AI narzędzia, które przesuwają granice interakcji człowiek-maszyna. Narzędzia te wykorzystają moc zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego i sieci neuronowych, umożliwiając bezproblemową komunikację między ludźmi i komputerami.
Od inteligentnych chatbotów i wirtualnych asystentów po tłumaczenie języków i analizę sentymentów – te AI narzędzia zdefiniują na nowo sposób, w jaki przetwarzamy i rozumiemy język naturalny. Wyobraź sobie wirtualnego asystenta, który może zrozumieć i odpowiedzieć na twoje pytania z ludzką płynnością lub narzędzie do tłumaczenia, które dokładnie uchwyca niuanse różnych języków.
Te AI Narzędzia te nie tylko usprawnią procesy, ale także otworzą nowe możliwości innowacji i kreatywności.
Przygotuj się na poznanie przyszłości NLP, w której zacierają się granice między ludzką i sztuczną inteligencją, a bariery językowe stają się przeszłością.
Co to jest przetwarzanie języka naturalnego?
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to gałąź sztucznej inteligencji, która umożliwia komputerom rozumienie, interpretowanie i manipulowanie ludzkim językiem. NLP łączy lingwistykę obliczeniową, uczenie maszynoweoraz głębokie uczenie się umożliwiające przetwarzanie i analizowanie dużych ilości danych w języku naturalnym, takich jak mowa i tekst. Obsługuje wiele codziennych aplikacji, takich jak wirtualni asystenci, chatboty, tłumaczenie maszynowe i analiza nastrojów.
Techniki NLP obejmują tokenizację, znakowanie części mowy, parsowanie, rozpoznawanie nazwanych jednostek, rozpoznawanie koreferencji i wiele innych. Wraz z rozwojem głębokiego uczenia się, w ostatnich latach NLP poczyniło znaczne postępy, umożliwiając rozumienie i generowanie języka bardziej zbliżonego do ludzkiego. Do popularnych narzędzi i bibliotek NLP należą NLTK, spaCy, Stanford CoreNLP oraz interfejsy API chmury firm Google, Amazon i IBM. W miarę dalszego rozwoju NLP będzie ono odgrywać coraz ważniejszą rolę w czynieniu interakcji człowiek-komputer bardziej naturalną i inteligentną.
Zastosowania przetwarzania języka naturalnego w analizie danych
Analiza i eksploracja tekstu:
Eksploracja danych i wykonywanie zapytań:
Analiza nastrojów:
Automatyczne generowanie raportów:
Strukturyzacja danych na potrzeby uczenia maszynowego:
Rozumienie języka:
Bezcenne AI narzędzia do przetwarzania języka naturalnego (NLP)
| Narzędzie | OPIS |
|---|---|
| Zestaw narzędzi języka naturalnego (NLTK) | Biblioteka języka Python typu open source do zadań NLP, takich jak tokenizacja, stemmming, tagowanie, analizowanie i analiza semantyczna. Szeroko stosowane w środowisku akademickim i przemyśle. |
| MałpaUcz się | Platforma oparta na chmurze, specjalizująca się w klasyfikacji tekstu, modelowaniu tematów i rozpoznawaniu nazwanych jednostek. Przyjazny dla użytkownika i wymaga minimalnej ilości kodowania. |
| Przestronny | Błyskawiczna biblioteka Pythona dla NLP o dużej wytrzymałości przemysłowej, z zaawansowanymi funkcjami rozpoznawania nazwanych jednostek i analizowania zależności. |
| Stanford CoreNLP | Kompleksowy pakiet oparty na Javie oferujący tokenizację, analizę tonacji, rozpoznawanie korelacji i wiele więcej dla różnych języków. |
| Połączenie umysłu | Konwersacyjny AI platforma skupiająca się na tworzeniu chatbotów i wirtualnych asystentów wykorzystujących modele głębokiego uczenia. |
| Amazon Comprehend | Usługa w chmurze AWS do analizy nastrojów, rozpoznawania podmiotów, klasyfikacji tekstu i łatwej integracji z innymi usługami AWS. |
| OpenAI | Lider AI laboratorium badawcze opracowujące najnowocześniejsze modele językowe, np. GPT-3, służące do generowania i tłumaczenia tekstów. |
| Azure firmy Microsoft | Chmura AI platforma z wbudowanymi modelami NLP i usługami kognitywnymi do analizy tekstu, analizy sentymentów, modelowania tematów itp. |
| Google Cloud | Platforma chmurowa z interfejsami API NLP, takimi jak język naturalny i Dialogflow, do analizy tekstu, analizy nastrojów i tworzenia chatbotów. |
| IBM Watson | Platforma obliczeń kognitywnych oferująca możliwości NLP, takie jak odpowiadanie na pytania, analiza tekstu i tłumaczenie maszynowe. |
1. Zestaw narzędzi języka naturalnego (NLTK)
Natural Language Toolkit (NLTK) to potężna biblioteka języka Python, która zapewnia kompleksowy zestaw narzędzi do zadań związanych z przetwarzaniem języka naturalnego. Oferuje szeroką gamę funkcji, w tym tokenizację, stemming, lematyzację, tagowanie części mowy, analizowanie i wiele innych. NLTK zawiera również obszerną dokumentację, samouczki i przykładowe zbiory danych, co czyni go doskonałym wyborem zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych praktyków NLP. Dzięki obszernemu zbiorowi algorytmów i modeli NLTK umożliwia użytkownikom wydajne wykonywanie różnych zadań związanych z analizą tekstu, takich jak analiza tonacji, klasyfikacja tekstu i rozpoznawanie nazwanych jednostek
Plusy i minusy zestawu narzędzi języka naturalnego (NLTK):
Plusy:
Wady:
Plan cenowy zestawu narzędzi języka naturalnego (NLTK):
| WYGLĄD | OPIS |
|---|---|
| Podstawowa biblioteka NLTK | Darmowe i open source, bez opłat licencyjnych |
| Profesjonalne wsparcie i usługi | Opcjonalnie, dostępne u doświadczonych programistów i konsultantów NLTK |
| Personalizacja i szkolenia | Dostępne zgodnie z wymaganiami biznesowymi, ceny mogą się różnić |
| Integracja usług w chmurze | Korzystanie z usług w chmurze, takich jak Google Cloud Storage lub Google App Engine w połączeniu z NLTK, może wiązać się z kosztami |
| Wykorzystanie urządzeń wbudowanych | Skontaktuj się z Google, aby uzyskać zgodę i cenę używania NLTK na urządzeniach wbudowanych (np. samochodach, telewizorach, urządzeniach lub głośnikach). |
2. MałpaUcz się
MonkeyLearn to przyjazna dla użytkownika platforma uczenia maszynowego, która upraszcza proces analizy danych tekstowych. Zapewnia graficzny interfejs użytkownika, który umożliwia użytkownikom łatwe tworzenie niestandardowych modeli uczenia maszynowego do zadań analizy tekstu, takich jak analiza tonacji, klasyfikacja tematów i wyodrębnianie jednostek. MonkeyLearn oferuje wstępnie wytrenowane modele do typowych przypadków użycia, a także możliwość uczenia modeli na własnych danych. Platforma obsługuje wiele języków i bezproblemowo integruje się z popularnymi narzędziami, takimi jak Arkusze Google i Zapier, dzięki czemu jest dostępnym rozwiązaniem dla firm, które chcą uzyskać wgląd w swoje dane tekstowe
Plusy i minusy MonkeyLearn:
Plusy:
Wady:
Plan cenowy MonkeyLearn:
| Plan | Cena | Funkcje |
|---|---|---|
| Zespół | $ 299 za miesiąc | – 10 tys. zapytań/miesiąc – 3 modele niestandardowe – 1 szablon przepływu pracy – 3 miejsc – Gotowe modele – Integracje API, CSV, Zapier |
| Business | Ceny niestandardowe | – Funkcje niestandardowe oparte na wymaganiach biznesowych |
| API MonkeyLearn | $ 299 za miesiąc | – 10 tys. zapytań/miesiąc |
| Studio MonkeyLearn | Skontaktuj się z MonkeyLearn, aby uzyskać cenę | – Ceny nie są publicznie dostępne |
| Bezpłatny plan akademicki | Bezpłatna rozmowa zapoznawcza | – Dostępne do użytku akademickiego |
3. Przestronny
spaCy to szybka i wydajna biblioteka open-source do zaawansowanego przetwarzania języka naturalnego w Pythonie. Zawiera najnowocześniejsze modele do zadań takich jak tokenizacja, tagowanie części mowy, parsowanie zależności, rozpoznawanie nazwanych jednostek i wiele innych. spaCy's główne zalety leżą w jego szybkości, dokładności i łatwości użytkowania, dzięki czemu jest on odpowiedni do środowisk produkcyjnych i projektów NLP na dużą skalę. Biblioteka oferuje również doskonałą dokumentację, rosnącą społeczność i bezproblemową integrację z frameworkami głębokiego uczenia, takimi jak TensorFlow i PyTorch, umożliwiając użytkownikom budowanie wydajnych i dostosowanych potoków NLP
Plusy i minusy spaCy:
Plusy:
Wady:
Plan cenowy spaCy:
| WYGLĄD | OPIS |
|---|---|
| Biblioteka spaCy | Darmowe i otwarte |
| instalacja sprzętu | Dostępne poprzez pip i conda |
| modele | Wstępnie przeszkolone modele dostępne do bezpłatnego pobrania |
| Dokumenty | Bezpłatny dostęp do obszernej dokumentacji i przewodników użytkowania |
| Interfejs aplikacji zapewnia najlepsze doświadczenie użytkownika i wspiera najemców oraz personel w personalizacji procesu rezerwacji. Elastyczność kalendarza sprawia, że harmonogram wynika z potrzeb w czasie rzeczywistym i możliwości biura. | Wsparcie społeczności za pośrednictwem forów i GitHuba |
4. Stanford CoreNLP
Stanford CoreNLP to potężny zestaw narzędzi do przetwarzania języka naturalnego opracowany przez Uniwersytet Stanforda. Oferuje szeroką gamę adnotacji językowych do tekstu, w tym tokenizację, znakowanie części mowy, rozpoznawanie nazwanych jednostek i analizowanie. Dzięki obsłudze wielu języków i elastycznej architekturze potokowej Stanford CoreNLP umożliwia użytkownikom uzyskiwanie cennych spostrzeżeń z nieustrukturyzowanych danych tekstowych. Jego rozszerzalna konstrukcja pozwala na łatwą integrację z innymi narzędziami i frameworkami, dzięki czemu jest popularnym wyborem zarówno wśród badaczy, jak i programistów.
Plusy i minusy Stanford CoreNLP:
Plusy:
Wady:
Plan cenowy Stanford CoreNLP:
| Rodzaj licencji | OPIS | Koszty: |
|---|---|---|
| open Source | Pełna wersja Stanford CoreNLP jest dostępna na licencji GNU General Public License w wersji 3 lub nowszej do użytku typu open source | Bezpłatna rozmowa zapoznawcza |
| Komercyjne | Dla dystrybutorów oprogramowania prawnie zastrzeżonego dostępne są licencje komercyjne | Kontakt w sprawie cen |
| Interfejs aplikacji zapewnia najlepsze doświadczenie użytkownika i wspiera najemców oraz personel w personalizacji procesu rezerwacji. Elastyczność kalendarza sprawia, że harmonogram wynika z potrzeb w czasie rzeczywistym i możliwości biura. | Opcjonalne wsparcie i usługi od Stanford NLP Group | Kontakt w sprawie cen |
| Akademicki | Bezpłatny użytek akademicki na licencji open source | Bezpłatna rozmowa zapoznawcza |
5. Połączenie umysłu
MindMeld to zaawansowana aplikacja konwersacyjna AI platforma, która umożliwia programistom tworzenie inteligentnych i angażujących doświadczeń konwersacyjnych. Dzięki kompleksowemu zestawowi narzędzi i możliwości, MindMeld usprawnia cały przepływ pracy tworzenia najnowocześniejszych aplikacji konwersacyjnych. Od zadań przetwarzania języka naturalnego, takich jak klasyfikacja domen i rozpoznawanie jednostek, po zarządzanie dialogiem i odpowiadanie na pytania, MindMeld zapewnia solidne ramy do tworzenia wysoce kontekstowych i responsywnych interfejsów konwersacyjnych. Jego podejście do uczenia się oparte na wiedzy i obsługa tworzenia niestandardowej bazy wiedzy sprawiają, że jest to idealny wybór dla aplikacji wymagających głębokiego zrozumienia domeny.
Plusy i minusy MindMeld:
Plusy:
Wady:
Plan cenowy MindMeld:
| WYGLĄD | OPIS |
|---|---|
| Model wyceny | MindMeld nie ujawnia publicznie szczegółów cenowych. Ceny są prawdopodobnie dostosowywane w oparciu o specyficzne wymagania każdego klienta. |
| Bezpłatny okres próbny/plan | Wyniki wyszukiwania nie wspominają o żadnym bezpłatnym okresie próbnym ani bezpłatnym planie oferowanym przez MindMeld. |
| Koncesjonowanie | MindMeld prawdopodobnie oferuje opcje licencjonowania, ale szczegółowe informacje nie są podane w wynikach wyszukiwania. |
| Usługi wsparcia | Dodatkowe wsparcie i usługi firmy MindMeld mogą być dostępne za dodatkową opłatą, ale ceny nie są określone. |
6. Amazon Comprehend
Amazon Comprehend to potężna usługa przetwarzania języka naturalnego oferowana przez AWS, która wykorzystuje uczenie maszynowe do odkrywania cennych spostrzeżeń z danych tekstowych. Dzięki Amazon Comprehend użytkownicy mogą łatwo wyodrębnić frazy kluczowe, sentyment, jednostki i język z dokumentów, co pozwala im lepiej zrozumieć ich treść. Usługa oferuje zarówno wstępnie wyszkolone modele, jak i opcje dostosowywania, umożliwiając użytkownikom dostosowanie analizy do ich konkretnej domeny lub przypadku użycia. Amazon Comprehend's Skalowalna infrastruktura i proste API sprawiają, że jest ono dostępne dla programistów o każdym poziomie umiejętności, umożliwiając im tworzenie inteligentnych aplikacji, które mogą przetwarzać i analizować duże ilości danych tekstowych.
Plusy i minusy Amazon Comrehend:
Plusy:
Wady:
Szczegóły cenowe Amazon Comrehend:
| Model wyceny | Cena wywoławcza | Free Trial | Funkcje |
|---|---|---|---|
| Freemium | $0.00 | Niedostępne | Ograniczone funkcje |
| Niestandardowe zrozumienie | $0.00 | Niedostępne | Jednostki niestandardowe i klasyfikacja |
| Modelowanie tematyczne | $1.00 | Niedostępne | Stawka ryczałtowa za pracę |
7. OpenAI
OtwarteAI jest wiodącą firmą badawczą zajmującą się sztuczną inteligencją, która opracowała najnowocześniejsze modele językowe i interfejsy API, rewolucjonizując dziedzinę przetwarzania języka naturalnego. Dzięki wstępnie wytrenowanym modelom, takim jak GPT-3 i GPT-4, OpenAI umożliwia programistom wykorzystanie najnowocześniejszych możliwości rozumienia i generowania języka w ich aplikacjach. Od chatbotów i wirtualnych asystentów po analizę sentymentów i generowanie treści, OpenAI's API oferują szeroki wachlarz możliwości tworzenia inteligentnych i angażujących doświadczeń konwersacyjnych. Firma's zaangażowanie w rozwój AI odpowiedzialnie i ze skupieniem na skalowalności i wydajności, OpenAI sprawdzony wybór dla firm i deweloperów pragnących wykorzystać potencjał przetwarzania języka naturalnego w swoich produktach i usługach.
Plusy i minusy OpenAI:
Plusy:
Wady:
Plan cenowy OpenAI
| Rodzina modeli | Nazwa modelu | Cena wejściowa (za 1 tys. tokenów) | Cena wyjściowa (za 1 tys. tokenów) |
|---|---|---|---|
| GPT-4 Turbo | gpt-4-0125-podgląd | $0.010 | $0.030 |
| gpt-4-1106-podgląd | $0.010 | $0.030 | |
| podgląd-gpt-4-1106-vision | $0.010 | $0.030 | |
| GPT-4 | gpt-4 | $0.030 | $0.060 |
| gpt-4-32k | $0.060 | $0.120 | |
| GPT-3.5 Turbo | gpt-3.5-turbo-0125 | $0.002 | $0.002 |
| gpt-3.5-turbo-instrukcja | $0.002 | $0.002 | |
| API asystentów | Interpreter kodu wejściowego narzędzia | 30.00 USD / sesja | Różni się w zależności od modelu GPT |
| Wdrożenie | Ada | $0.0004 | - |
| Babbage'a | $0.0005 | - | |
| Curie | $0.0020 | - | |
| DALL · E | Generowanie obrazu | 0.016 USD / obraz | - |
| Szept | Transkrypcja audio | 0.006 USD / minutę | - |
8. Azure firmy Microsoft
Azure firmy Microsoft's Usługa językowa łączy analizę tekstu, odpowiadanie na pytania i rozumienie języka w jednym interfejsie API, ułatwiając deweloperom tworzenie inteligentnych aplikacji, które rozumieją język naturalny. Azure's wstępnie zbudowane modele NLP mogą wyodrębniać spostrzeżenia, takie jak sentyment, frazy kluczowe, nazwane jednostki i język z niestrukturyzowanego tekstu. Deweloperzy mogą również tworzyć niestandardowe modele NLP dostosowane do ich konkretnej domeny za pomocą Azure's intuicyjny interfejs i rozbudowane wsparcie językowe
Od startupów po firmy z listy Fortune 500, Azure's otwarta i elastyczna architektura obsługuje szeroki wachlarz branż i technologii. Podczas gdy Microsoft nadal wprowadza innowacje i wprowadza nowe oferty, takie jak Machine Learning i IoT Central, Azure pozostaje na czele rewolucji w chmurze, pomagając organizacjom uwolnić ich pełny potencjał w erze cyfrowej.
Plusy i minusy Microsoft Azure:
Plusy:
Wady:
Plan cenowy Microsoft Azure:
| Usługi | Model wyceny | Cena wywoławcza | Dodatkowe informacje o cenach |
|---|---|---|---|
| Maszyny wirtualne | Na sekundę | Linux: 0.004 USD/godz Windows: 0.008 USD/godz | Cena różni się w zależności od rozmiaru maszyny wirtualnej, systemu operacyjnego i regionu. Korzyści użycia hybrydowego platformy Azure i wystąpienia zarezerwowane zapewniają rabaty. |
| Baza danych Azure SQL | Oparte na rdzeniach wirtualnych | Cel ogólny: 0.4245 USD/godz Krytyczne dla biznesu: 1.2161 USD/godz | Dostępna jest również warstwa obliczeniowa bezserwerowa. Cena różni się w zależności od poziomu usług i zasobów obliczeniowych/magazynowych. |
| Usługa aplikacji Azure | Na godzinę | Bezpłatnie: 0 USD/miesiąc Udostępnione: 0.013 USD/godz Podstawowy: 0.075 USD/godzinę | Cena różni się w zależności od poziomu (bezpłatny, współdzielony, podstawowy, standardowy, premium, izolowany). |
| Magazyn obiektów Blob Azure | Na GB | Gorący poziom: 0.0184 USD/GB Fajny poziom: 0.01 USD/GB Poziom archiwum: 0.00099 USD/GB | Dodatkowe koszty operacji i transferu danych. Cena różni się w zależności od opcji nadmiarowości. |
| Magazyn tabel Azure | Za GB i transakcję | LRS: 0.045 USD za GB 0.00036 USD za 10 tys. transakcji | Cena różni się w zależności od redundancji (LRS, GRS, RA-GRS, ZRS, GZRS, RA-GZRS). |
| Funkcje platformy Azure | Na wykonanie i GB | 0.20 dolara za milion egzekucji 0.000016 USD/GB-s | Pierwszy 1 milion wykonań i 400,000 XNUMX GB bezpłatnie miesięcznie. |
| Baza danych usługi Azure Cosmos | Na RU/s i magazyn | 0.25 USD za 100 RU/s $ 0.25 na GB | Dostępna jest także przepustowość bezserwerowa i z funkcją automatycznego skalowania. Warstwa bezpłatna obejmuje 1000 RU/s i 25 GB bezpłatnego miejsca na miesiąc. |
9. Google Cloud
Google Cloud's Natural Language API wykorzystuje moc uczenia maszynowego, aby ujawnić strukturę i znaczenie tekstu. Dzięki takim funkcjom jak analiza sentymentu, rozpoznawanie jednostek, klasyfikacja treści i analiza składni umożliwia programistom szybkie uzyskiwanie cennych spostrzeżeń z niestrukturyzowanych danych. Google's AutoML Natural Language rozszerza te możliwości, umożliwiając użytkownikom trenowanie niestandardowych modeli przy użyciu własnych danych, umożliwiając firmom tworzenie specjalistycznych rozwiązań NLP odpowiadających ich unikalnym potrzebom
To, co wyróżnia Google Cloud, to zaangażowanie w pozostawanie w czołówce postępu technologicznego, ciągłe integrowanie najnowszych przełomów w sztucznej inteligencji, generatywna sztuczna inteligencjai duże modele językowe. Dzięki temu organizacje mogą wykorzystać pełen potencjał swoich danych, uzyskać cenne informacje i napędzać innowacje. Google Cloud's globalny zasięg, a także nacisk na bezpieczeństwo, niezawodność i kompatybilność z otwartym kodem źródłowym sprawiają, że jest to idealny wybór dla firm, które chcą odnieść sukces w erze cyfrowej.
Plusy i minusy Google Cloud:
Plusy:
Wady:
Plan cenowy Google Cloud:
| Usługi | Szczegóły cenowe | Komentarz |
|---|---|---|
| Instancje obliczeniowe | Standard: 0.0289–0.0454 USD za godzinę | Ceny różnią się w zależności od typu maszyny i regionu. Dostępne poziomy Gold, Platinum i Enterprise. |
| Magazynowanie | Standardowa pamięć masowa: 0.020–0.036 USD za GB/miesiąc Pamięć masowa ColdLine: 0.007–0.014 USD za GB/miesiąc | Ceny różnią się w zależności od ilości danych i lokalizacji. Dodatkowe koszty operacji i wyjścia z sieci. |
| Zablokuj pamięć | Lokalny standardowy wolumen: 0.040 USD za GB Wolumen dysku SSD: 0.170 USD za GB (nieograniczona liczba IOPS) | Google zapewnia wysoką dostępność w różnych strefach. Brak dodatkowych opłat za IOPS. |
| Przechowywanie migawek | $ 0.026 na GB | Wieloregionalny magazyn migawek również kosztuje 0.026 USD w każdym wielu regionach. |
| Funkcje chmury Google | Pierwsze 2 miliony wywołań miesięcznie są bezpłatne, a następnie 0.40 USD za milion wywołań | Ceny ustalane na podstawie liczby wywołań, czasu obliczeń i przydzielonych zasobów. |
| Google CloudSQL | Różni się w zależności od typu instancji (MySQL, PostgreSQL vs SQL Server) | Ceny zależą od procesora, pamięci, pamięci masowej i sieci. Repliki z przełączaniem awaryjnym i odczytem są rozliczane według tej samej stawki, co instancje autonomiczne. |
10. IBM Watson
IBM Watson Natural Language Understanding to zaawansowana usługa NLP, która wykorzystuje głębokie uczenie się do wyodrębniania z tekstu metadanych, takich jak pojęcia, encje, słowa kluczowe, kategorie, nastroje, emocje i role semantyczne. Może analizować tekst ze stron internetowych, mediów społecznościowych i innych źródeł, aby pomóc firmom zautomatyzować procesy i uzyskać przydatne informacje. Dzięki obsłudze wielu języków i możliwości dostosowywania modeli IBM Watson NLU jest potężnym narzędziem do tworzenia inteligentnych aplikacji, które rozumieją niuanse ludzkiego języka
Plusy i minusy IBM Watson:
Plusy:
Wady:
Plan cenowy IBM Watson:
| Produkt | Poziom bezpłatny | paid |
|---|---|---|
| Asystent IBM watsonx | - | Plus: zaczyna się od 140 USD miesięcznie dla maksymalnie 1,000 aktywnych użytkowników (MAU) miesięcznie, 14 USD za 100 dodatkowych MAU Przedsiębiorstwo z izolacją danych: niestandardowe ceny, dodatkowe funkcje bezpieczeństwa/prywatności |
| Odkrycie IBM Watson | Lite: bezpłatny | Zaawansowane: zaczyna się od 500 USD miesięcznie Premium: zaczyna się od 20,000 XNUMX USD miesięcznie |
| IBM WatsonStudio | - | Ceny subskrypcji, porozmawiaj z przedstawicielem handlowym. Dostępna jest również opcja „Przynieś własną licencję”. |
| IBM Watsonx | 1500 dolarów darmowych kredytów | Ceny pakietów od 0 do 1050 USD+/miesiąc w zależności od wykorzystania AI wnioskowanie modelowe, narzędzia, usługi danych itp. |
| Zarządzanie IBM watsonx | - | Ceny oparte na liczbie „jednostek zasobów” używanych do oceny modelu, wyjaśnień itp. |
Jak NLP jest wykorzystywane w AI Przybory?
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) jest podstawowym elementem wielu AI narzędzia umożliwiające interakcję człowiek-komputer za pomocą tekstu lub mowy. Techniki NLP, takie jak tokenizacja, tagowanie części mowy i rozpoznawanie nazwanych jednostek, pozwalają tym narzędziom zrozumieć i zinterpretować dane wejściowe w języku naturalnym. Analiza sentymentów pomaga AI Asystenci rozumieją kontekst emocjonalny.
Tłumaczenie maszynowe umożliwia wielojęzyczne możliwości. Generowanie języka naturalnego generuje odpowiedzi czytelne dla człowieka. Wirtualni asystenci, tacy jak Alexa i chatboty, wykorzystują NLP do konwersacyjnej AI. AI narzędzia do pisania wykorzystują NLP do sprawdzania gramatyki, podsumowanie tekstui generowanie treści. Ogólnie rzecz biorąc, NLP łączy lukę między językami ludzkimi a inteligencją maszynową, co sprawia, że AI narzędzia bardziej intuicyjne i dostępne.
FAQ związane z AI Narzędzia do przetwarzania języka naturalnego
Jaka jest dokładność NLP AI narzędzia służące zrozumieniu i przetwarzaniu języka?
Dokładność zależy od konkretnego narzędzia i jego funkcji, a także jakości danych szkoleniowych. Narzędzia oparte na architekturach transformatorów i dużych modelach językowych zazwyczaj oferują większą dokładność
W jaki sposób NLP wykorzystuje analizę sentymentów?
NLP AI narzędzia potrafią zrozumieć ton emocjonalny wyrażony w tekście i określić, czy nastrój jest pozytywny, negatywny czy neutralny na podstawie użytych słów i fraz
Jakie są rzeczywiste zastosowania dla AI narzędzia w NLP?
Tłumaczenie tekstu pomiędzy językami
Generowanie tekstu podobnego do ludzkiego
Podsumowanie długich artykułów
Przeprowadzanie analizy tekstu
Wyodrębnianie danych za pomocą chatbotów i wirtualnego asystenta
Jakiego procesu używa NLP do zrozumienia wielu języków?
Narzędzia NLP wykorzystują techniki takie jak identyfikatory języków, dostrajanie, korpusy równoległe, modele wielojęzyczne i osadzanie, aby umożliwić tłumaczenie i analizę w wielu językach
Które jest najlepsze AI narzędzie do przetwarzania języka naturalnego?
SpaCy jest uważany za jeden z najlepszych, oferujący dokładność i niezawodność dzięki bibliotece open source przeznaczonej do użytku produkcyjnego. Zapewnia tagowanie części mowy i wstępnie przeszkolone modele
Jak mieć AI narzędzia do NLP ewoluowały na przestrzeni czasu?
Wczesne systemy NLP z lat pięćdziesiątych miały ograniczone możliwości. Główny postęp nastąpił w pierwszej dekadzie XXI wieku dzięki technikom takim jak ukryte modele Markowa i maszyny wektorów nośnych. Ostatnie przełomowe odkrycia wykorzystują duże modele językowe i głębokie uczenie się, aby osiągnąć najnowocześniejszą wydajność w zadaniach NLP
Zalecane lektury:
Podsumowanie
Dziedzina przetwarzania języka naturalnego (NLP) nadal rozwija się w szybkim tempie, napędzana najnowocześniejszymi technologiami AI narzędzia i technologie. W 2024 r. narzędzia takie jak Google Cloud Natural Language API, IBM Watson Natural Language Understanding, Amazon Comprehend i biblioteki typu open source, takie jak SpaCy i NLTK, odegrają wiodącą rolę w umożliwieniu maszynom rozumienia, interpretowania i generowania ludzkiego języka.
Te narzędzia NLP oparte na sztucznej inteligencji oferują solidne możliwości analizy tekstu, analizy sentymentu, tłumaczenia języków, podsumowania tekstu i nie tylko, umożliwiając firmom i deweloperom wydobywanie cennych spostrzeżeń z ogromnych danych tekstowych. W miarę jak NLP staje się coraz bardziej integralną częścią aplikacji, takich jak chatboty, asystenci wirtualni i generowanie treści, te AI narzędzia odegrają kluczową rolę w zacieśnianiu więzi między ludźmi i maszynami, zmieniając sposób, w jaki wchodzimy w interakcje z danymi językowymi i je wykorzystujemy.
![8 najlepszych sprzątaczy AI Alternatywy z czatem NSFW [listopad 2025]](https://aimojo.io/wp-content/uploads/2024/01/Best-Janitor-AI-Alternatives-450x338.webp)
