仲間に勝つのを手伝ってください！ 2023 年のトップ NLP スキル、フレームワーク、プラットフォーム、言語のまとめ

上司は、プラットフォームに依存しない特定のスキルセット、専門知識、ワークフローを求めています。

下の表は、NLP の基礎やより広範なデータ サイエンスの専門知識を含む 20 の需要の高いスキルを示しています。

自然言語処理の基礎 (NLP)

図に示すように、上司が最も重視する NLP スキルは NLP の基礎です。知識。データ分析スキルを持つ人材に対する雇用主の需要は、昨年に比べて急増しています。

これは、プラットフォームを理解するだけではなく、NLP がコア スキルとしてどのように機能するかを理解することができないことを意味します。 Transformer、分類、言語学、質問応答、感情分析、トピック モデリング、機械翻訳、音声認識、固有表現認識などのコア NLP スキルを適用する方法がわからない場合は、その方法を知っても意味がありません。スペイシーは効きます。

機械学習とディープ ラーニング

機械学習は基本的なデータ サイエンス スキルであり、ディープ ラーニングは NLP ベースです。 。

両方をマスターすると、データ サイエンス、ひいては NLP を理解していることが実証されます。なぜなら、ほとんどの雇用主は、人材が事前トレーニングされたモデルとトランスフォーマーを使用できることを望んでいるからです。

研究

NLP は、最新の論文やモデルを常に最新の状態に保つ必要があります。企業は、業界を問わず、NLP が AI の最良のアプリケーションの 1 つであると考えています。

したがって、NLP のさまざまなユースケースに適用する適切なモデル、ツール、フレームワークを理解または見つけるには、研究に重点を置く必要があります。

データ サイエンスの基礎

機械学習の中核となるスキルを理解した後、プログラミングとコンピューター サイエンスの基礎を学びます、その分野でしっかりとした基礎があることを示します。コンピューター サイエンス、数学、統計、プログラミング、ソフトウェア開発はすべて、NLP プロジェクトで必要なスキルです。

クラウド コンピューティング、API、データ エンジニアリング

NLP の専門家は、個人のラップトップで直接作業を行っていません。分析。雇用主は、API の使用、データ パイプラインの構築、ワークフロー管理の構築、およびそれらすべてをクラウドベースのプラットフォームで実行するなど、データ エンジニアリングのフルスタックをより多く処理できる NLP 専門家を求めています。

NLP プラットフォームとツール

スキルや専門知識に加えて、上司が特に重視する特定のプラットフォーム、ツール、言語もあります。下のグラフは、現在人気のあるプラットフォームを示しています。このリストはすべてのプラットフォームをカバーしているわけではないため、人気のある新しいツールやフレームワークを更新して探すことをお勧めします。

#機械学習フレームワーク

一般的な機械学習と深層学習に加えて、さらに、NLP プロジェクトの中核となるフレームワークがいくつかあります。

TensorFlow は ML とニューラル ネットワークの柔軟性で人気があり、PyTorch は使いやすさと NLP の固有の設計で人気があり、scikit-learn は分類とクラスタリングに広く使用されています。

1 つのプラットフォームを知っているだけでもすでに非常に強力ですが、これら 3 つ以上のプラットフォームを理解することで、より柔軟で順応性が高まり、競争力が高まります。

昨年と比較すると、PyTorch は現在最も人気のある機械学習フレームワークとなり、徐々に TensorFlow/Keras を上回り、ML タスクの最初の選択肢になりました。

自然言語処理フレームワーク

NLP をより具体的に理解するために、NLP を目指すプロフェッショナルに役立ついくつかのフレームワークを紹介します。 。

NLTK は、ほぼすべてのジョブに適切なアルゴリズムを抽出できるため、その幅広い性質が高く評価されています。

一方、spaCy は、複数の言語を処理できる機能と、ワード ベクトルをサポートする機能が高く評価されています。

新しく追加されたのは Apache OpenNLP です。これは主に一般的な NLP タスクと単純な操作に使用され、CoreNLP は Java に使用されます。

驚くべきことに、深層学習アーキテクチャを備えた HuggingFace トランスフォーマーは昨年のリストには載っていませんでした。

BERT はここ数年非常に人気があり、Google の最後のアップデートは 2019 年末でしたが、依然として広く使用されています。

BERT は、質問応答とコンテキストベースの類似性検索との強い親和性により際立っており、チャットボットやその他の関連アプリケーションでも同様に適切に実行できます。

BERT は単語のコンテキストも考慮するため、個々のクエリやタスクに関連するより正確な結果が得られます。

データ エンジニアリング プラットフォーム

データ パイプラインは、特にリアルタイム データ ストリーミングやクラウド ベースのアプリケーションにおいて、テキスト データのフローを促進します。この分野では、他のプラットフォームが成長を続ける中でも、Spark はデータ パイプラインのリーダーであり続けます。

より具体的なバージョンである Spark NLP もあります。これは、言語タスクのために特別に設計されたライブラリです。 Spark NLP は、医療記録や医療データが数多く存在するデータリッチな分野であるヘルスケア分野で特に頻繁に使用されています。

NLP プログラミング言語

NLP で推奨されるプログラミング言語として、Python は常にはるかに先を行ってきました。これは驚くべきことではありません。 . .

NLTK や spaCy などの人気のある NLP フレームワークの多くは Python に基づいているため、Python のコンパニオン言語の専門家になることは理にかなっています。

SQL の知識も不可欠です。 Java には、CoreNLP、OpenNLP など、その言語用に設計されたライブラリが多数あります。

自然言語処理クラウド プラットフォーム

2022 年にはクラウド サービスが標準となるため、一部のサービス プロバイダーの人気が高まることが予想されます。

AWS クラウド、Azure クラウドなどは、他の多くのフレームワークや言語と互換性があるため、すべての NLP スキルにとって必須となります。同時に、Google Cloud がその地位を確立し始めていました。

全体として、新しいスキル ポイントに光を当てて、希少で時代を超えて広く使用されているスキルを取得したい場合は、今が NLP またはその他のコア データを学ぶ時期かもしれません。科学のスキル！

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