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

  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