Какие библиотеки для NLP наиболее подходят для работы с многоязычными текстами?

Для работы с многоязычными текстами в NLP подходят, например, следующие библиотеки:

• mBERT (многоязычный BERT). www.geeksforgeeks.org Предварительно обучен 104 языкам, хорошо справляется с задачами NLP. www.geeksforgeeks.org
• XLM-R (Cross-lingual RoBERTa). www.geeksforgeeks.org Оптимизирован для понимания на разных языках благодаря улучшенным данным и архитектуре. www.geeksforgeeks.org Решает проблемы с языками с низким уровнем ресурсов, используя знания языков с высоким уровнем ресурсов. www.geeksforgeeks.org
• mT5 (многоязычный T5). www.geeksforgeeks.org Преобразователь текста в текст, обучен более чем 101 языку, подходит для перевода и генеративных задач. www.geeksforgeeks.org
• XLSR (Cross-lingual Speech Representations). www.geeksforgeeks.org Фокусируется на многоязычном распознавании речи и обработке речевых данных на многих языках. www.geeksforgeeks.org

Также для обработки естественного языка (NLP) подходят такие библиотеки, как NLTK, SpaCy, Stanford CoreNLP и другие. www.unite.ai aimojo.io