主题
工具与库
NLP 开发过程中需要使用丰富的工具和库来处理文本、构建模型、训练与评估。本章将介绍常用的 Python 库及其应用场景。
一、文本处理工具
| 工具/库 | 功能 | 示例 |
|---|---|---|
| NLTK | 分词、词性标注、句法分析 | nltk.word_tokenize("Hello world!") |
| spaCy | 高效的分词、NER、依存句法分析 | import spacy; nlp = spacy.load("en_core_web_sm") |
| jieba | 中文分词 | jieba.lcut("我爱自然语言处理") |
| TextBlob | 情感分析、翻译 | TextBlob("I love NLP").sentiment |
二、模型与训练库
| 库 | 功能 | 示例 |
|---|---|---|
| Transformers (Hugging Face) | 预训练模型、Tokenizer、Trainer | from transformers import pipeline; classifier = pipeline("text-classification") |
| PyTorch | 深度学习模型构建与训练 | import torch.nn as nn |
| TensorFlow / Keras | 模型构建、训练、部署 | tf.keras.Model |
| fastai | 高层 API 简化训练流程 | from fastai.text.all import * |
三、数据集与评估工具
| 库 | 功能 | 示例 |
|---|---|---|
| datasets | 提供多种 NLP 数据集 | from datasets import load_dataset |
| scikit-learn | 分类、回归、评估指标 | from sklearn.metrics import accuracy_score |
| seqeval | 序列标注评估（NER） | from seqeval.metrics import classification_report |
| BLEU / ROUGE | 文本生成任务评估 | from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu |
四、可视化工具
- matplotlib / seaborn：绘制统计图、混淆矩阵
- TensorBoard / Weights & Biases (W&B)：训练日志可视化
- t-SNE / UMAP：嵌入向量降维可视化
五、辅助工具
- sentencepiece：子词分词器（支持多语言）
- tokenizers：高性能分词工具
- spaCy Prodigy：数据标注工具
- Hugging Face Hub：模型与数据集共享平台
六、小结
- NLP 开发生态丰富，选择工具需结合任务场景；
- Transformers + datasets 已成为主流训练与实验方案；
- 可视化与标注工具提升数据理解与模型分析能力。