自然語言處理NLP開發有哪些值得關注的開源工具？
智慧語音助理、聊天機器人是時下人工智慧的熱點和突破口，但是並非每家公司都具備谷歌、Facebook、亞馬遜、蘋果等公司的經濟和技術實力來開發NLP應用，尤其是難度最大的會話型NLP應用。
所幸，目前NLP的開源技術已經足夠強大，您可以輕鬆地“在巨人的肩膀上”，只需一個小型的專業團隊，藉助合適的平臺方法就能開發出令人驚歎的，行之有效的NLP應用程式。
下表概述了當下一些值得研究的開源工具：
其次，即使有如此豐盛的精品技術資源觸手可及，開發一個前端NLP（一個“會話”，這是大多數人在想到人工智慧時所想到的）仍然需要遠見和堅持。因為在您看到一些高階功能的回報之前，它往往需要大量的前期投資。
後端NLP更容易，並提供更直接的投資回報率
基於NLP的業務改進不一定需要具有會話前端。後端驅動或語言分析專案通常是在短期內使用NLP見效最快，成本效益最好，最高回報的方式。此類專案的開發往往只需要兩到三人的團隊，在幾個月內完成。
Cloudera機器學習總經理Hilary Mason在最近的Strata會議的主題演講中展示了後端NLP的一個很好的例子。Mason解釋了Cloudera如何使用NLP降低其呼叫中心成本並提高客戶滿意度。他們從呼叫中心採集了記錄呼叫的統計樣本，並將其轉錄為文字。他們對該語料庫進行了文字分析，尋求與特定問題和問題解決步驟相關的語音模式。然後，他們將基於此分析結果的預測模型部署到其呼叫中心繫統中。當客戶打電話時，基礎演算法識別出語音模式，並在客戶與客戶交談時主動向客戶服務代表推薦可能的解決方案。
會話型NLP成本更高，需要戰略情懷和長線投入
如果你致力於會話式NLP（或AI），希望機器與人類的互動能夠達到人類之間的那種流暢和模糊性，這在技術上具有極大的挑戰性，成本也很高。我們不是在聊聊天機器人，聊天機器人其實是一個非常簡單的程式，可以跟蹤特定任務的相對結構化的對話，並處於某些預定義的環境，如Facebook Messenger。而會話AI是完全不同的，與Alexa類似，它們無處不在（它們隨處可見），可以處理多個應用程式（也稱為意圖），並且可以處理各種響應。他們還可以迅速切換場景 – 比如從提供有關今天天氣的資訊到預訂餐廳。
目前已經存在多個開源平臺（上圖），允許您的團隊在合理的時間範圍內構建功能性（可能算不上完善）的AI，並且成本可以提供正回報。像蘋果，谷歌，微軟和亞馬遜這樣的公司每年都投入了數億美元，並將地球上一些最聰明的博士投入到先進的NLP介面中。而這些開源庫使普通公司和團隊也能憑藉3-4人的團隊，用大約一年時間開發出簡單會話AI的基礎平臺，總計投入約為500,000美元。這些早期平臺具有一些簡單的場景對話能力，但不會預先分析使用者（這需要具備安全系統的介面），並且沒有先前使用者會話的記憶。以此平臺為起點，每開發一個新的，簡單的場景對話的成本約1萬美元。
企業應當將會話型NLP的基礎平臺作為一種長線投資，每一個新增的會話功能都會攤薄整體平臺的成本。例如，允許人們對丟失/遺忘的密碼或其他簡單的IT問題進行自助服務可以節省每年至少一個IT運維人員的成本。通過在Excel中使用IRR功能的一些快速計算，並假設該角色每年花費100,000美元，快速計算該“複雜”應用程式的單年ROI約為260％，這顯然值得做。成本只是我們用於確定會話功能開發優先順序的一個因素，對於一些重要戰略意義的會話功能，有時我們甚至應當在沒有明確的，或極高的投資回報率的情況下進行投資。