NLPympäristössä
NLPympäristössä tarkoitetaan luonnollisen kielen prosessoinnin sovellusten kehittämiseen ja käyttämiseen tarkoitettujen työkalujen, datan ja laskennallisten resurssien kokonaisuutta. Siihen sisältyvät esikäsittely, mallien koulutus, arviointi sekä käyttöönotto erilaisissa tehtävissä kuten luokittelu, nimettyjen entiteettien tunnistus, syntaktinen analyysi sekä kielen malli tai konekäännös. NLP-ympäristö on dynaaminen ja tehtäväkohtainen, minkä vuoksi käytössä olevat työkalut ja resurssit voivat vaihdella.
Käytettyjä työkaluja ovat usein Python-pohjaiset ratkaisut kuten NLTK, spaCy ja Hugging Face Transformers sekä perinteisemmät menetelmät
Työprosessi alkaa datan keräämisestä ja puhdistuksesta, jonka jälkeen suoritetaan tokenisointi sekä mahdollinen annotointi. Sen jälkeen valitaan
Haasteina ovat datan laatu, eettisyys ja yksityisyys, kielikohtaiset erityispiirteet sekä resurssien hallinta ja ympäristövaikutukset. NLP-ympäristön suunnittelussa