Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) – это наука о том, как научить компьютеры понимать и генерировать тексты. Современные AI-ассистенты, такие как ChatGPT, Siri или Google Assistant, построены именно на NLP-технологиях.

В последние годы появились мощные языковые модели (LLM, Large Language Models), которые умеют анализировать тексты, переводить, генерировать осмысленные ответы и даже программировать.

В этом уроке мы рассмотрим четыре ключевые библиотеки для NLP и LLM:

• Hugging Face Transformers – главная библиотека для работы с языковыми моделями (GPT, BERT и др.).
• spaCy – удобный инструмент для анализа текстов.
• NLTK – классическая библиотека для обработки естественного языка.
• LangChain – библиотека для создания AI-ассистентов и цепочек запросов.

Hugging Face Transformers – самая популярная библиотека для LLM

Hugging Face Transformers – это главная библиотека для работы с современными языковыми моделями (GPT, BERT, T5, BLOOM и др.). Она позволяет легко использовать мощные LLM без необходимости обучать их с нуля.

Что умеет Transformers?

• Генерация текстов – создание статей, ответов, диалогов.
• Анализ тональности – выявление эмоционального окраса текста.
• Классификация текстов – сортировка отзывов, фильтрация комментариев.
• Перевод на другие языки – использование моделей вроде T5 или mBART.
• Ответы на вопросы – поиск информации в больших текстах.

Где используется?

• Чат-боты и AI-ассистенты (например, ChatGPT).
• Анализ отзывов клиентов в бизнесе.
• Автоматическая генерация контента для блогов и соцсетей.
• Фильтрация комментариев на форумах и в соцсетях.

Пример проекта:
Представьте, что онлайн-магазин хочет анализировать отзывы. С помощью Transformers можно создать AI-модель, которая автоматически определяет негативные отзывы и передает их менеджерам для быстрого реагирования.

spaCy – удобный инструмент для анализа текстов

spaCy – это быстрая и удобная библиотека для NLP, которая популярна среди разработчиков и исследователей. Она используется для структурированного анализа текста.

Что умеет spaCy?

• Токенизация – разбиение текста на слова и предложения.
• Анализ грамматики – определение частей речи, падежей, склонений.
• Распознавание именованных сущностей (NER) – поиск имен, компаний, городов и дат в тексте.
• Определение связи между словами – анализ смысловых зависимостей.

Где используется?

• Анализ новостей – выявление ключевых событий и личностей.
• Автоматическое заполнение анкет – поиск информации в документах.
• Фильтрация контента – выявление спама и нецензурных сообщений.
• Поиск юридических данных – анализ судебных решений.

Пример проекта:
Допустим, компания разрабатывает AI-юриста, который помогает анализировать юридические документы. С помощью spaCy можно автоматически извлекать имена клиентов, суммы договоров, даты и формировать отчеты.

NLTK – классическая библиотека для обработки естественного языка

NLTK (Natural Language Toolkit) – одна из старейших библиотек для NLP. Она содержит множество алгоритмов и инструментов для работы с текстами, но требует больше настроек, чем spaCy.

Что умеет NLTK?

• Работа с корпусами текстов – обработка больших объемов данных.
• Частеречная разметка – определение существительных, глаголов, прилагательных.
• Стемминг и лемматизация – приведение слов к начальной форме (например, "бежал" → "бежать").
• Поиск ключевых слов – анализ самых популярных терминов в тексте.

Где используется?

• Анализ новостей и статей – выделение тем, создание резюме текста.
• Программы для проверки правописания – поиск ошибок и опечаток.
• Поиск дубликатов контента – определение заимствований в текстах.
• Анализ книг – изучение стиля авторов и жанровых особенностей.

Пример проекта:
Представьте, что библиотека хочет создать цифровой каталог книг. NLTK поможет анализировать тексты, выявлять жанры, искать основные темы и делать автоматические аннотации.

LangChain – библиотека для AI-ассистентов

LangChain – новая, но очень мощная библиотека, созданная специально для работы с LLM и построения сложных цепочек запросов.

Что умеет LangChain?

• Создание сложных диалоговых систем – настройка AI-ассистентов.
• Связывание нескольких моделей – использование нескольких LLM одновременно.
• Работа с внешними базами данных – поиск информации по документам.
• Автоматическое обучение на пользовательских данных.

Где используется?

• Голосовые и текстовые AI-ассистенты (например, чат-боты компаний).
• Автоматическая обработка заявок в банках и службах поддержки.
• Интерактивные системы обучения – персонализированные репетиторы на базе AI.
• AI для поиска информации в больших базах данных.

Пример проекта:
Допустим, авиакомпания хочет создать интеллектуального бота, который отвечает на вопросы клиентов о рейсах, билетах, задержках. С помощью LangChain можно подключить несколько языковых моделей и объединить их с базами данных авиакомпании.

Сегодня AI может читать, анализировать и генерировать тексты с невероятной точностью. В этом уроке мы разобрали четыре мощные библиотеки для NLP и LLM:

Hugging Face Transformers – ключевая библиотека для GPT, BERT и других моделей.
spaCy – быстрый инструмент для анализа текстов и NER.
NLTK – классический инструмент для работы с текстами.
LangChain – передовая библиотека для построения AI-ассистентов.

В следующем уроке мы поговорим о библиотеках для работы с табличными данными и временными рядами!