GPT-3 Alternativen

Das Natural Language Processing Tool AllenNLP sieht eine sprachzentrierte KI vor. Dabei stellt das Allen-Team das menschengerechte Dienen der künstlichen Intelligenz in den Vordergrund. Die Computersoftware AI2 Tango basiert auf einer Python Bibliothek als Fahrplan zur maschinellen Lernforschung.

Dieses NLP-System läuft Open Source- und Community-gesteuert. Experimentiere ein wenig herum. Konstruiere selbst Experimente im Technologiebereich Machine-Learning mit wiederholbaren sowie wiederverwendbaren Schritten. Die AllenNLP-Bibliothek steht als PyTorch-Plattform zur Verarbeitung natürlicher Sprache für das Erstellen innovativer Modelle bereit.

Du greifst auf eine Sammlung vortrainierter Modelle zurück, um entsprechende Vorhersagen zu generieren. Die Lesefähigkeit ist durch eine Sammlung lesbarer Referenzimplementierungen von gängigen und aktuellen NLP-Modellen gewährleistet. Für die reproduzierbare Wissenschaft hält AllenNLP einen experimentellen Rahmen bereit.

Die Bibliothek mit tiefgehend ausgefeilten Abstraktionen umfasst in ihrer Gesamtheit alle allgemeinen Daten und Modelloperationen aus der NLP-Forschung. Damit wird AllenNLP bevorzugt von Organisationen und Forschungsprojekten verwendet.

Ein umfassendes Handbuch erläutert die Verwendung von AllenNLP in allen Einzelheiten. Das Verstehen dieses Handbuches erfordert als fachliche Voraussetzung die Programmiersprache Python sowie eine gewisse fachliche Verbundenheit mit PyTorch.

Zur Bearbeitung bietet AllenNLP drei Bereiche an: Die AllenNLP Website, GitHub, AllenNLP Docs.

Das Apache OpenNLP Language Tool unterstützt die wichtigsten geläufigen NLP-Aufgaben wie Satzsegmentierung, Tokenisierung, Wortart, Tagging, Extraktion genannter Entitäten oder Parsing und Chunking. Apache OpenNLP kann auch Spracherkennung und Konferenzauflösung.

In einer Sache hebt sich Apache OpenNLP deutlich von anderen Natural Language Processing Tools ab. Dieses OpenNLP-Projekt obliegt einzig der Entwicklung von Freiwilligen. Die Mitwirkenden arbeiten an sämtlichen Teilen des Projektes. Ein Beitrag hier, die Korrektur eines Dokumentationsfehlers da oder eine gänzlich neue Komponente: Alles ist möglich. Mitwirkende sind stets willkommen. Dieses Projekt auf Freiwilligenbasis hat den Vorteil der vielen einfließenden Ideen, birgt jedoch auch eine mittelschwere Gefahr von Fehlern, da hier nicht immer Profis am Werk sind.

Bisher hat sich die OpenNLP Bibliothek mit ihrem Toolkit, basierend auf maschinellem Lernen, gegenüber anderen Programmen für die Verarbeitung von Text in natürlicher Sprache gut geschlagen und wird gerne genutzt.

Aylien gibt jedem Nutzer / jeder Nutzerin eine innovative, auf künstlicher Intelligenz gestützte News-Intelligence-Plattform an die Hand, wobei es sich erst auf den zweiten Blick um Natural Language Processing Tools (NLP) handelt. Aylien versorgt Daten- und Analystenteams auf einer intelligenten KI-gestützten Plattform mit Tools zur Aggregation, Suche sowie Überwachung von Nachrichten.

Mit Nutzung einer kostenlosen 14-tägigen Testversion erkunden Interessenten das gesamte NLP-Programm von Aylien, ohne sich dem Kauf zu verpflichten. Wer Aylien dauerhaft nutzt, kann sich auf diesem Wege von der Brauchbarkeit für die Belange im eigenen Unternehmen überzeugen.

Über eine Analystenforschungs-App erhalten Analysten die Gelegenheit, Nachrichten per Radar initiativ zu identifizieren, zu erforschen und zu überwachen. Eine zweite App für Datenteams arbeitet ebenso komfortabel. Das Erstellen von API-basierten News-Apps sowie Modellen erfolgt über einfachen Zugriff auf systematisch angeordnete News-Daten-Feeds.

BERT, auf den ersten Blick nicht sofort als Natural Language Processing Tool erkennbar, fügt sich dennoch bestens in die Reihe der NLP-Anwendungen ein. Von Jacob Devlin und Google und seinen Kollegen der Google-Mitarbeiterschaft als Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) entwickelt, agiert dieses Programm als ‘transformatorbasiertes maschinelles Lernmodell für das Vortraining zur Verarbeitung natürlicher Sprache’, wobei wir dann doch bei den Natural Language Processing Tools ankommen. Google hatte, eher unbemerkt von der Google-Kundschaft, BERT in seiner Google-Suchmaschine eingeführt.

Die Entwicklung von BERT wurde zur Lösung von rd. 11 unterschiedlichen Herausforderungen mit Bezug zur Sprachverarbeitung konstruiert. Insbesondere berücksichtigt wurde die Stimmungsanalyse als auch Entitätserkennung.

BERT verfolgt vielversprechende zukunftsorientierte Konzepte, wozu große Mengen an Trainingsdaten ebenso gehören wie ein maskiertes Sprachmodel. Die anschließende Satzvorhersage macht diese NLP-Lösung noch einfacher in ihrer Nutzung. Zum guten Schluss kommt der Transformer.

Mit wenigen Beispielen lässt sich sehr gut die Vielfalt erörtern, die das Natural Language Processing Tool BERT bei Interessierten so beliebt macht. Der Datensatz von BERT besteht aus 3,3 Milliarden Wörtern. Da bleiben kaum welche auf der Strecke. Mit der Funktion ‘nächste Satzvorhersage’ lernt BERT Vorhersagen des nächsten Satzes durch Verwendung von 50 % typischen Sätzen und 50 % zufälligen Sätzen. Nach diesen Algorithmen wird die Genauigkeit des Modells trainiert.

Der Transformer, quasi das Herzstück von BERT, gilt als Deep-Learning-Modell. Hierbei wird der Aufmerksamkeitsmechanismus zur Überprüfung der Beziehung der Wörter zueinander genutzt. Im Gegenzug dazu ist der Mensch lediglich in der Lage, entscheidende Details zu erkennen und zu berücksichtigen.

Die Einsatzgebiete von BERT sind beachtlich. Von der Sentimentanalyse, dem Beantworten von Fragen, der Textvorhersage und Textgenerierung kann BERT auch eine Zusammenfassung abgeben. Das Ganze ließe sich auch einfacher erklären: Wer jeden Tag mit Google agiert wie Google Translate, Google Search Engine oder Google Assistant, der weiß, wie BERT funktioniert.

Bei Stanford CoreNLP erscheint, besonders in den Anfängen, der Durchblick etwas kompliziert. Zu diesem Natural Language Processing Tool empfiehlt es sich, auf der Webseite etwas tiefer zu graben. Hat sich der oder die Suchende erst einmal durch die Seiten gearbeitet, gibt es komfortable Tools zu entdecken, wie den Convenience Wrapper.

Mit einer derartigen Software lassen sich APIs leichter modifizieren und gestalten. Bei Wrappern handelt es sich um sogenannte Schnittstellen-Adapter zum Verbinden von inkompatiblen Softwarekomponenten. Und das kommt bei Natural Language Processing Tools gar nicht so selten vor.

Aber CoreNLP leistet als One-Stop-Shop für die Verarbeitung natürlicher Sprache in Java noch wesentlich mehr als das. Mit diesem digitalen Programm lassen sich linguistische Anmerkungen für Texte ableiten. Dies beinhaltet auch Token- und Satzgrenzen, Wortarten, numerische sowie Zeitwerte, benannte Entitäten, Referenzen, Parses von Abhängigkeiten und Wahlkreisen. Auch Stimmungen werden mit dem NLP-Tool gemessen.

Das Herzstück von CoreNLP (Core = Herz) ist die Pipeline dieser Software. Diese Leitungen nehmen zunächst Rohtext aus Textdateien auf, annotieren eine Serie von NLP-Annotatoren für den Text und erzeugen abschließend einen endgültigen Satz von Anmerkungen.

CoreDokumente, wie beispielsweise ein Textdokument, sind Datenobjekte, die sämtliche Anmerkungsinformationen beinhalten. Der Zugriff erfolgt über eine einfache API-Lösung. CoreNLP 4.5.1 sowie das Modell-Jars sind aktuell in neun gängigen Sprachen verfügbar. Wähle beim Herunterladen einfach die Sprache aus, die für Dein Unternehmen gewünscht ist.

fastText bietet eine kostenlose und leicht bedienbare Open-Source Bibliothek, auf deren Basis anwendende Personen Textdarstellungen und Textklassifikationen lernen. Standardmäßige generische Hardware ist die Basis, auf der das Natural Language Processing Tool funktioniert.

Wie sich beim näheren Hinsehen herausstellt, ist fastText selbst ohne profunde NLP-Vorkenntnisse bedienbar, wenn Du einfach Schritt für Schritt vorgehst.

Zuerst lädst Du vortrainierte Modelle herunter. Während die englischen Wortvektoren in Wikipedia und englischem Webcrawl vortrainiert sind, bieten mehrsprachige Wortvektoren vortrainierte Modelle für beachtliche 157 Sprachen.

Die Flare-Plattform hat sich als Natural Language Processing Tool (NLP) weitgehend auf die kontinuierliche Überwachung des digitalen Fußabdrucks von Unternehmen spezialisiert. Entsprechend bietet Flare automatisierte Warnungen zum Schutz sensibler Daten sowie finanzieller Ressourcen von Unternehmen.

Flare überprüft konstant das Internet im Hinblick auf Unternehmensressourcen. Je nach Anwendungsszenario spielt die Dark-Web-Überwachung eine Art Paraderolle in der Flare-Software. Darüber hinaus widmet sich Flare der Verwaltung externer Angriffsflächen, der Datenleck-Überwachung sowie der Cyber-Aufklärung und unterstützt damit wirkungsvoll den Technologiebereich einer jeden Firma.

Mit dem Natural Language Processing Tool von flare.systems lassen sich falsch konfigurierte Cloud-Buckets einfach und zeitnah beheben, um die Herausgabe wichtiger Daten an Dritte zu verhindern. Du überwachst mühelos Ransomware-Blogs auf entsprechende Lecks sowie mögliche Risiken durch Drittanbieter. Zur Überwachung illegaler Chats ist das NLP-Tool Flare speziell auf das Dark Web oder Telegram spezialisiert. Durch spezielle Informationen lassen sich so Bedrohungen besser verfolgen und verhindern.

Gleichzeitig ermöglicht Dir Flare das Erkennen von Geheimnissen in öffentlichen Github Repositories. Mit Flares Threat Actor Analysis verfolgst Du Bedrohungsszenarien über Plattformen und Marktplätze hinaus. Darüber hinaus lassen sich mit Unterstützung von Flare infizierte Geräte besser ausfindig machen, um eine Übertragung von möglichen Viren in Dein eigenes Computersystem zu vermeiden.

Die Funktionalität von Flare gestaltet sich einfach. Das NLP-Tool bezieht Daten sowohl aus dem Dark- als auch dem Clear-Web und strukturiert diese effektiv, um sie für Securityteams zur Optimierung der Sicherheit bereitzustellen.

Mit einer Demo und einer kostenlosen Testphase machst Du Dich ganz ohne Zeitdruck mit diesem NLP-Technologiebereich vertraut.

Gensim, im Jahr 2008 aus unterschiedlichen Python-Skripten hervorgegangen, wird heute größtenteils in der Finanzbranche, Medizinbranche, bei Patent-Behörden, in der Versicherungsbranche und in vielen Unternehmen für Analysezwecke oder der Bewerberauswahl angewendet. Die Open-Source-basierte Python Bibliothek wird überwiegend als Natural Language Processing Tool (NLP) eingesetzt.

Urheber:in von Gensim war die Czech Digital Mathematics Library. Die Bibliothek ermöglicht es Anwender:innen, ein Textdokument semantisch zu analysieren, Inhalte zu gestalten, eine Dokumentenindexierung oder semantische Dokumentenvergleiche vorzunehmen.

Schritt für Schritt wurde das Computersystem im Hinblick auf Skalierbarkeit und Effizienz angepasst. Gensim hält eine Vielzahl an Algorithmen und Funktionen zum Verarbeiten großer Textmengen und Dokumente (Textdateien) bereit. Davon ist das System Latent Semantic Analysis (LSA/LSI/SVD) für das Natural Language Processing relevant, welches wiederum die Beziehung zwischen Dokumenten und damit verbundenen Begriffen herstellen kann.

Eine weitere NLP-Technik, LDA, kommt zur Ursachenermittlung für Ähnlichkeiten zum Einsatz. Die Basis von Gensim bilden die vier Elemente Document, Corpus (eine Sammlung mehrerer Dokumente), Vector (mathematische Repräsentation von Dokumenten) sowie Model (Algorithmen für die Transformation von Vektoren aus einer Repräsentation in die nächste).

Die KI-Community des Natural Language Processing Tools Hugging Face setzt stark auf die Zukunft. Mit Hugging Face lassen sich hochmoderne Modelle erstellen, trainieren und ganz einfach implementieren. Diese Modelle erfahren von der Open-Source-Referenz für maschinelles Lernen Unterstützung.

Tausende von Entwicklerinnen und Entwicklern sollen nach Aussagen der Anbieter von Hugging Face als Community zusammenarbeiten, um die Herausforderungen um Audio, Sprache oder Vision auf KI-Basis zu lösen. Du kannst Teil davon sein. Erkunde ohne Druck auf der Website die Aufgaben wie Audioklassifizierung, Bildklassifizierung, Objekterkennung, Zusammenfassung, Textklassifizierung und Übersetzung. Erfahre auch, wie das Beantworten von Fragen mit Hugging Face funktioniert.

Als Open Source Transformer dient die Bibliothek der Verarbeitung natürlicher Sprache. Der Hub ist inzwischen offen für alle ML-Modelle, unterstützt von Bibliotheken wie Flair, ESPnet, Asteroid und Pyannote.

Dieses Natural Language Toolkit (NLTK) dient als eine der führenden Plattformen zum Erstellen von Python-Programmierungen für die erfolgreiche Arbeit mit Daten in menschlicher Sprache. Anwenderfreundliche Schnittstellen zu mehr als 50 Korpora als auch auf den Wortschatz bezogene Mittel wie WordNet sowie eine große Funktionsvielfalt machen dieses NLTK im Technologiebereich der Natural Language Processing Tools beinahe unverzichtbar. Zusammen mit spaCy gehört NLTK zu den beliebtesten NLP-Tools.

Mehrere Textverarbeitungsbibliotheken für Klassifizierung, Tokenisierung, Parsing und semantische Argumentation sowie Tagging oder als Wrapper für industriefähige NLP-Bibliotheken sind im NLTK enthalten. Ein aktives Diskussionsforum rundet das NLTK ab.

Ein weiteres nicht zu unterschätzendes NLTK ist ein praktikabler Leitfaden zum Thema ‘Computerlinguistik in Programmiergrundlagen’ sowie eine weitreichende API-Dokumentation. Die anspruchsvollen Tools sind quasi NLTK für Akademiker wie Linguisten, Studenten, Pädagogen, Forscher:innen, Industrienutzer:innen und weitere interessierte Gruppen.

Die Entwickler von NLTK haben den Leitfaden sowie entsprechende Programmieranwendungen herausgegeben. Mit der Analyse der linguistischen Struktur sowie der Textkategorisierung sind Tools sowie Leitfaden vollständig. Wichtig: Die Online-Ausgabe des detailreichen Buches (Leitfaden) wurde inzwischen für Python 3 und NLTK 3 auf den aktuellen Stand gebracht.

spaCy ist ein modernes Natural Language Processing Tool zur industriellen Verarbeitung der natürlichen Sprache und qualifiziert sich über Python. spaCy selbst wirbt mit den drei Highlights ‘Aufgaben zu Ende bringen’, ‘Blitzschnell’ arbeiten und ein ‘hervorragendes Ökosystem’ nutzen. Mit der Bibliothek verschwendest Du keine wertvolle Zeit, da diese sehr effektiv ausgestattet ist. Darüber hinaus ist dieses Programm einfach zu installieren, während die API höchst ergebnisorientiert arbeitet. Zusammen mit NLTK gehört spaCy zu den beliebtesten NLP-Tools.

Zur Verwendung des NLP-Tools von spaCy musst Du kein Profi sein. Das Computersystem beinhaltet alles, was Du benötigst. Umfängliche Informationsextraktionsaufgaben zeichnen spaCy ebenso aus wie das in Cython geschriebene und mit großer Sorgfalt verwaltete Skript. Darüber hinaus hat sich spaCy in den vergangenen Jahren zu einem von Anwender:innen geschätzten Industriemodell mit einem gigantischen Ökosystem herausgebildet.

Ferner punktet das NLP-Tool spaCy mit zahlreichen Merkmalen, woraus jedes Unternehmen seine Vorteile ziehen kann. Unterstützung für mehr als 72 Sprachen, 80 trainierte Pipelines für mindestens 24 Sprachen sowie Multitasking-Lernen auf Basis vortrainierter Transformer wie BERT sind wichtiger Bestandteil eines Natural Language Processing Tools, bei dem Sprachdaten und Kommunikationsinhalte im Vordergrund stehen. Vortrainierte Wortvektoren, sprachlich beflügelte Tokennutzung sollten bei der Entscheidung für ein NLP-Tool berücksichtigt werden. Zudem ist spaCy mit benutzerdefinierten Attributen unkompliziert erweiterbar.

Lemmatizing ist beim NPL-Tool spacY ebenfalls mit inbegriffen, im Gegensatz zum Beispiel zum Natural Language Toolkit (NLTK).

Benutzerfreundlich und einfach verhält es sich bei spaCy auch mit dem Paketieren, der Bereitstellung sowie dem End-To-End Workflow-Management von Modellen bis zur Produktion. Ein Online-Kurs bereitet Dich auf Deine Arbeit mit dem NLP-Tool spaCy vor. Dieser schließt 55 Übungen ein. Diese erfolgen per Video, Multiple-Choice-Lektionen, Folien sowie interaktive Programmierübungen im Browser.

Mit TensorFlow, der Plattform für maschinelle Lernmodelle, verfügen Anwender:innen über eine End-to-End-Plattform für maschinelles Lernen. Mit modernen Werkzeugen zum Verarbeiten und Laden von Daten erlebst Du die Vorbereitung für eine vielseitige Anwendung von Natural Language Processing Tools. Die Verwendung vortrainierter Modelle oder die Schaffung benutzerdefinierter Modelle erfolgt mit TensorFlow auf hohem Niveau.

Über diese komfortablen Möglichkeiten hinaus bietet das NLP-Tool von TensorFlow ein hohes Maß an Flexibilität. Die Ausführung der Modelle kann sowohl vor Ort, im Browser, auf dem Gerät oder in der Cloud erfolgen. Ferner kannst Du ganz leicht MLOps (Machine Learning Operations) implementieren. Dazu zählen erfolgreiche Machine Learning Projekte, technische Integration, kurze Entwicklungszyklen sowie Skalierbarkeit.

Mit TensorFlow verfügst Du praktisch über ein Allround-Programm zum Lösen realer Probleme mit ML. ML-Anwendungen lassen sich mit TensorFlow schneller erstellen als mit herkömmlichen Herangehensweisen. Durchsuche das gesamte Programm und finde vortrainierte Modelle. Besuche den Mustergarten bei TensorFlow und ergebe Dich der Forschung mit innovativen Modellen. Baue Deine eigenen Modelle, indem Du vorher den TensorFlow-Kern erkundest.

In der TensorFlow Community tauscht Du Dich mit Experten und gleichgesinnten Praktikern aus.

Die Python Bibliothek TextBlob dient der einfachen Verarbeitung von Textdateien. Bei diesem Natural Language Processing Tool hilft eine einfache API bei den gängigen Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).

Unter die vielfältigen Funktionen von TextBlob fallen die Stimmungsanalyse, die Extraktion von Normalphrasen, das Part-of-Speech-Tagging ebenso wie die Tokenisierung (Aufteilen eines Textes in Wörter und Sätze). Wort- und Satzreflexion sowie Lemmatizing sind dabei ebenso selbstverständlich wie die Feststellung der Wort- und Satzhäufigkeiten.

Die typische Klassifikation (Naive Bayes und Entscheidungsbaum) dürfen bei einem Natural Language Processing Tool ebenfalls nicht fehlen. Jedes Verarbeitungssystem zur Textverarbeitung beinhaltet auch eine Rechtschreibkorrektur, was bei TextBlob ebenfalls gegeben ist. Die Parsing Fehler-Behebung gelingt mit TextBlob in wenigen Schritten. TextBlob eignet sich zur WordNet-Integration.

Der TreeTagger wurde von Helmut Schmid, im Rahmen eines Projektes an der Universität Stuttgart am Institut für Computerlinguistik entworfen, entwickelt und funktional ausgestattet. Hierbei handelt es sich um ein Natural Language Processing Tool, welches verstärkt, aber nicht nur, an Universitäten genutzt wird. Das Spezialwerkzeug dient dem Annotieren von Text über Wortart- und mit Lemmatizing-Informationen. Der Haupterfolg des TreeTaggers besteht mehrheitlich im Taggen von Sprachen.

Zahlreiche gängige Sprachen, wie Englisch, Italienisch, Spanisch, Französisch, Niederländisch, Griechisch und viele weitere wurden bereits getaggt. Sogar nicht ganz selbstverständliche Sprachen wie Suaheli, Estnisch oder Chinesisch gehören dazu. Es besteht jederzeit die Möglichkeit, dieses Natural Language Processing Tool um zusätzliche Sprachen zu erweitern.

Wer im Besitz dieses NLP-Tools ist, wird das Kommentieren von Texten mögen. Der TreeTagger wird auch als Chunker für Englisch, Deutsch und Französisch genutzt.