介绍
自然语言处理是全球数据科学团队的重要过程之一。随着数据的不断增长，大多数组织已经转移到大数据平台，如apachehadoop和AWS、Azure和GCP等云产品。
这些平台不仅能够处理大数据，使组织能够对非结构化数据（如文本分类）进行大规模分析。但在机器学习方面，大数据系统和机器学习工具之间仍然存在差距。
流行的机器学习python库，如scikit-learn和Gensim，经过高度优化，可以在单节点计算机上执行，而不是为分布式环境设计的。
ApacheSparkMLlib是许多帮助弥合这一差距的工具之一，它提供了大多数机器学习模型，如线性回归、Logistic回归、支持向量机、随机森林、K-means、LDA等，以执行最常见的机器学习任务。
除了机器学习算法，SparkMLlib还提供了大量的特征变换器，如Tokenizer、StopWordRemover、n-grams和countvector、TF-IDF和Word2Vec等。
虽然这些转换器和提取器足以构建基本的NLP管道，但是要构建一个更全面和生产级的管道，我们需要更先进的技术，如词干分析、词法化、词性标记和命名实体识别。
SparkNLP提供了各种注释器来执行高级NLP任务。有关更多信息，请在网站上查看注释器列表及其用法