Helfen Sie mit, Ihre Mitmenschen zu überzeugen! Eine Zusammenfassung der besten NLP-Fähigkeiten, Frameworks, Plattformen und Sprachen für 2023

Chefs suchen nach spezifischen Fähigkeiten, Fachwissen und Arbeitsabläufen, die plattformunabhängig sind.

Das Bild unten zeigt 20 gefragte Fähigkeiten, darunter NLP-Grundlagen und umfassendere datenwissenschaftliche Fachkenntnisse.

Grundlagen der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Wie in der Tabelle gezeigt, ist die NLP-Fähigkeit, die Chefs am meisten schätzen, das NLP-Grundwissen. Die Nachfrage der Arbeitgeber nach Personen mit Datenanalysefähigkeiten ist im Vergleich zum letzten Jahr stark gestiegen.

Das bedeutet, dass wir nicht nur die Plattform verstehen, sondern auch verstehen, wie NLP als Kernkompetenz funktioniert. Wenn Sie nicht wissen, wie Sie NLP-Kernkompetenzen wie Transformer, Klassifizierung, Linguistik, Fragebeantwortung, Stimmungsanalyse, Themenmodellierung, maschinelle Übersetzung, Spracherkennung, Erkennung benannter Entitäten usw. anwenden, ist es sinnlos, zu wissen, wie spaCy funktioniert.

Maschinelles Lernen und Deep Learning

Maschinelles Lernen ist eine grundlegende datenwissenschaftliche Fähigkeit, während Deep Learning die Grundlage von NLP ist.

Wenn Sie diese beiden beherrschen, beweisen Sie, dass Sie Datenwissenschaft und damit auch NLP verstehen. Denn die meisten Arbeitgeber hoffen, dass Talente vorab trainierte Modelle und Transformer nutzen können.

Forschung

NLP muss mit den neuesten Arbeiten und Modellen auf dem Laufenden bleiben. Unabhängig von der Branche halten Unternehmen NLP für eine der besten Anwendungen von KI.

Um die richtigen Modelle, Werkzeuge und Frameworks für die vielen verschiedenen Anwendungsfälle von NLP zu verstehen oder zu finden, ist daher ein starker Forschungsschwerpunkt erforderlich.

Grundlagen der Datenwissenschaft

Nachdem Sie die Kernkompetenz des maschinellen Lernens verstanden haben, zeigt das Verständnis der Grundlagen der Programmierung und Informatik, dass Sie über solide Grundlagen auf diesem Gebiet verfügen. Informatik, Mathematik, Statistik, Programmierung und Softwareentwicklung sind Fähigkeiten, die in NLP-Projekten erforderlich sind.

Cloud Computing, API und Data Engineering

NLP-Experten führen Stimmungsanalysen nicht direkt auf ihren persönlichen Laptops durch. Arbeitgeber sind auf der Suche nach NLP-Experten, die einen größeren Teil des gesamten Daten-Engineerings bewältigen können, wie z. B. die Verwendung von APIs, den Aufbau von Datenpipelines, den Aufbau von Workflow-Management und alles auf einer cloudbasierten Plattform.

NLP-Plattformen und -Tools

Neben Fähigkeiten und Fachwissen gibt es auch spezifische Plattformen, Tools und Sprachen, die Chefs besonders schätzen. Die folgende Tabelle zeigt die Plattformen, die derzeit beliebt sind. Diese Liste umfasst nicht alle Plattformen, daher ist es eine gute Idee, auf dem Laufenden zu bleiben und nach beliebten neuen Tools und Frameworks zu suchen.

Machine Learning Framework

Neben allgemeinem maschinellem Lernen und Deep Learning gibt es einige Frameworks, die den Kern von NLP-Projekten bilden.

TensorFlow ist beliebt für seine Flexibilität in ML und neuronalen Netzen, PyTorch ist beliebt für seine Benutzerfreundlichkeit und sein integriertes Design im NLP und Scikit-Learn wird häufig für Klassifizierung und Clustering verwendet.

Obwohl die Kenntnis nur einer Plattform bereits sehr mächtig ist, können wir durch das Verständnis dieser drei oder mehr Plattformen flexibler, anpassungsfähiger und damit wettbewerbsfähiger werden.

Im Vergleich zum letzten Jahr ist PyTorch mittlerweile das beliebteste Framework für maschinelles Lernen und hat TensorFlow/Keras langsam überholt und ist zur ersten Wahl für ML-Aufgaben geworden.

Frameworks für die Verarbeitung natürlicher Sprache

Um NLP genauer zu verstehen, finden Sie hier einige Frameworks, die für diejenigen nützlich sind, die NLP-Profis werden möchten.

NLTK wird wegen seines breiteren Charakters geschätzt, da es in der Lage ist, für fast jede Aufgabe den richtigen Algorithmus zu extrahieren.

Mittlerweile wird spaCy für seine Fähigkeit geschätzt, mit mehreren Sprachen umzugehen und Wortvektoren zu unterstützen.

Neu hinzugekommen ist Apache OpenNLP, das hauptsächlich für allgemeine NLP-Aufgaben und einfache Operationen verwendet wird, und CoreNLP wird für Java verwendet.

Überraschenderweise standen HuggingFace-Transformatoren mit Deep-Learning-Architektur letztes Jahr nicht auf der Liste.

BERT erfreut sich in den letzten Jahren großer Beliebtheit, und obwohl das letzte Update von Google Ende 2019 erfolgte, ist es immer noch weit verbreitet.

BERT zeichnet sich durch seine starke Affinität zur Frage-Antwort- und kontextbasierten Ähnlichkeitssuche aus, wodurch es in Chatbots und anderen verwandten Anwendungen zuverlässig funktioniert.

BERT berücksichtigt sogar den Kontext des Wortes und ermöglicht so genauere Ergebnisse, die für einzelne Abfragen und Aufgaben relevant sind.

Data Engineering Platform

Datenpipelines erleichtern den Fluss von Textdaten, insbesondere für Echtzeit-Datenstreaming und cloudbasierte Anwendungen. Und in diesem Bereich bleibt Spark führend bei Datenpipelines, auch wenn andere Plattformen weiter wachsen.

Es gibt sogar eine spezifischere Version, Spark NLP. Es handelt sich um eine Bibliothek, die speziell für Sprachaufgaben entwickelt wurde. Spark NLP wird vor allem im Gesundheitswesen stark genutzt – einem datenintensiven Bereich mit vielen Krankenakten und medizinischen Daten.

NLP-Programmiersprache

Python war als bevorzugte Programmiersprache für NLP schon immer weit vorne, was nicht alle überraschen sollte.

Viele beliebte NLP-Frameworks wie NLTK und spaCy basieren auf Python, daher ist es sinnvoll, ein Experte für die Python-Begleitsprache zu werden.

Einige SQL-Kenntnisse sind ebenfalls unerlässlich. Java verfügt über viele für die Sprache entwickelte Bibliotheken, darunter CoreNLP, OpenNLP usw.

Cloud-Plattform für die Verarbeitung natürlicher Sprache

Cloud-Dienste sind im Jahr 2022 die Norm, daher beobachten wir, dass einige Dienstanbieter immer beliebter werden.

AWS Cloud, Azure Cloud und andere sind mit vielen anderen Frameworks und Sprachen kompatibel und daher ein Muss für alle NLP-Kenntnisse. Gleichzeitig begann sich Google Cloud einen Namen zu machen.

Alles in allem: Wenn Sie sich einen neuen Kompetenzpunkt erschließen und eine seltene, zeitlose und weit verbreitete Fähigkeit erwerben möchten, dann ist es vielleicht jetzt an der Zeit, NLP oder andere Kernkompetenzen der Datenwissenschaft zu erlernen!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonHelfen Sie mit, Ihre Mitmenschen zu überzeugen! Eine Zusammenfassung der besten NLP-Fähigkeiten, Frameworks, Plattformen und Sprachen für 2023. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!