英文原文:Google Launches Cloud Natural Language ApI
将自然语言处理(NLp)的先进成果,从前沿研究的小世界里拿出来,送到普通的数据科学家和软件工程师手中,这已经成为一场运动。7 月 20 日,谷歌也加入进来,发布了测试版的云自然语言 ApI。谷歌的 NLp ApI 让用户可以利用如下三个核心的 NLp 特性:
情感分析分析语言的基调,比如积极或消极;实体识别识别语言中不同的实体,比如人或组织;语法分析识别语言中的各种词性,比如句子X包含 3 个名词。这些工具使用了谷歌的深度机器学习算法,这也是其 ApI 与其他自建的数据科学工具的不同之处。
NLp 软件是一种构建用来理解人类语言或文本的程序。像谷歌和 IBM 这样的科技巨头发布了大量便于开发人员使用的 ApI,让这类软件进入了主流应用。在谷歌的一篇博文中,开发工程师 Sara Robinson 使用该 ApI 的实体识别特性识别《哈利波特》中的人物和地点(因为她不会念咒语)。接下来,她比较了自己开发并维护所有软件和使用 NLp ApI 的差别:
我可以编写自己的算法,找出这个句子里的人物和地点,但是那会很困难。而且,考虑到相同的实体会使用不同的词语描述,如果我希望针对涉及到的每个实体收集更多的数据,或者在成千上万的句子里分析实体,则会更加困难。
按照 Robinson 的说法,从头构建 NLp 软件特别困难,因为即使是在开始真正的工具开发工作之前,数据收集、预处理和训练就有太多的事项需要注意。像谷歌提供的这种 NLp ApI,让用户可以利用 NLp 算法的强大功能,而又不必应对复杂的高等数学计算、工程和数据建模所带来的巨大开销。
Watson 的 Conversation ApI 也是最近出现的 NLp ApI。借助该 ApI,你可以使用 NLp 解释不同的用户指令,并将这些指令传达给不同的智能家居软件,比如控制灯光的应用。Watson ApI 有交互式的 Swagger 文档,你可以在里面测试类似开灯和天气怎么样这样的请求。谷歌的 NLp ApI 面向更为广泛的 NLp 使用场景,而 Watson 的 ApI 主要是为人通过文本或语言同机器通信提供便利。它基于日益流行的 IoT(物联网)技术构建。在 IoT 环境里,NLp 是同智能汽车、家居、甚至卫生纸筒通信的理想介质。
Facebook 采取了一种更为直接的路线,即向更大的技术社区公布内部使用的 NLp 代码。今年 7 月,他们把词汇表征学习和句子分类库 fastText 的所有源代码都发布在了 GitHub 上。虽然开发人员不会完全忠于一个干净的 ApI,但能够从 Facebook 的代码创建分支,让开发人员可以在更高的层面上参与到现有的 NLp 数据科学社区。在社区环境里,这个库很容易衍生出更多的 NLp ApI 和库。无论形式如何,可以确定的是,NLp 离普通大众越来越近。
济宁IT新闻