INHOUDSOPGAWE[Versteek][Wys]
Ons spandeer baie tyd om aanlyn met mense te kommunikeer deur middel van klets, e-pos, webwerwe en sosiale media.
Die enorme volumes teksdata wat ons elke sekonde produseer, ontsnap ons aandag, maar nie altyd nie.
Kliënte se optrede en resensies voorsien organisasies van waardevolle inligting oor wat kliënte waardeer en afkeur in goedere en dienste, asook wat hulle van 'n handelsmerk wil hê.
Die meeste besighede sukkel egter steeds om die doeltreffendste metode vir data-analise te bepaal.
Aangesien baie van die data ongestruktureerd is, het rekenaars 'n moeilike tyd om dit te verstaan, en om dit met die hand te sorteer sal uiters tydrowend wees.
Die verwerking van baie data met die hand word moeisaam, eentonig en eenvoudig onskaalbaar namate 'n firma uitbrei.
Gelukkig kan Natural Language Processing jou help om insiggewende inligting in ongestruktureerde teks te vind en 'n reeks teksontledingskwessies op te los, insluitend sentiment analise, vakkategorisering, en meer.
Om menslike taal vir masjiene verstaanbaar te maak, is die doel van die kunsmatige intelligensie-veld van natuurlike taalverwerking (NLP), wat van linguistiek en rekenaarwetenskap gebruik maak.
NLP stel rekenaars in staat om outomaties enorme hoeveelhede data te evalueer, wat dit vir jou moontlik maak om relevante inligting vinnig te identifiseer.
Ongestruktureerde teks (of ander soorte natuurlike taal) kan met 'n reeks tegnologieë gebruik word om insiggewende inligting te ontbloot en 'n aantal kwessies aan te spreek.
Alhoewel dit glad nie omvattend is nie, is die lys oopbronhulpmiddels wat hieronder aangebied word 'n wonderlike plek om te begin vir enigiemand of enige organisasie wat daarin belangstel om natuurlike taalverwerking in hul projekte te gebruik.
1. NLTK
Mens kan argumenteer dat Natural Language Toolkit (NLTK) die mees kenmerkryke instrument is waarna ek gekyk het.
Byna al die NLP-tegnieke word geïmplementeer, insluitend kategorisering, tokenisering, stemming, tagging, ontleding en semantiese redenering.
Jy kan die presiese algoritme of benadering kies wat jy wil gebruik omdat daar gereeld verskeie implementerings vir elkeen beskikbaar is.
Talle tale word ook ondersteun. Alhoewel dit goed is vir eenvoudige strukture, maak die feit dat dit alle data as stringe verteenwoordig dit uitdagend om sommige gesofistikeerde vermoëns toe te pas.
In vergelyking met ander instrumente, is die biblioteek ook 'n bietjie traag.
Alles in ag genome, is dit 'n uitstekende gereedskapstel vir eksperimentering, verkenning en toepassings wat 'n sekere mengsel van algoritmes vereis.
Pros
- Dit is die gewildste en volledige NLP-biblioteek met verskeie derde toevoegings.
- In vergelyking met ander biblioteke, ondersteun dit die meeste tale.
Nadele
- moeilik om te verstaan en te gebruik
- Dit is stadig
- geen modelle van neurale netwerke
- Dit verdeel slegs die teks in sinne sonder om die semantiek in ag te neem
2. Ruim
SpaCy is NLTK se mees waarskynlike topmededinger. Alhoewel dit net een implementering vir elke NLP-komponent het, is dit oor die algemeen vinniger.
Boonop word alles voorgestel as 'n voorwerp eerder as 'n string, wat die koppelvlak vir die ontwikkeling van toepassings vereenvoudig.
Om 'n dieper begrip van jou teksdata te hê, sal jou in staat stel om meer te bereik.
Dit maak dit ook makliker om met verskeie ander raamwerke en datawetenskap-instrumente te koppel. Maar in vergelyking met NLTK, ondersteun SpaCy nie soveel tale nie.
Dit bevat wel baie neurale modelle vir verskillende aspekte van taalverwerking en -analise, sowel as 'n eenvoudige gebruikerskoppelvlak met 'n verkorte reeks opsies en uitstekende dokumentasie.
Boonop is SpaCy gebou om groot hoeveelhede data te akkommodeer en is dit uiters deeglik gedokumenteer.
Dit bevat ook 'n oorvloed modelle vir natuurlike taalverwerking wat reeds opgelei is, wat dit makliker maak om natuurlike taalverwerking met SpaCy te leer, te onderrig en te gebruik.
Oor die algemeen is dit 'n uitstekende hulpmiddel vir nuwe toepassings wat nie 'n spesifieke metode benodig nie en presteer in produksie moet wees.
Pros
- In vergelyking met ander dinge is dit vinnig.
- Leer en gebruik dit is eenvoudig.
- modelle word opgelei met behulp van neurale netwerke
Nadele
- minder aanpasbaarheid in vergelyking met NLTK
3. Gensim
Die doeltreffendste en maklikste benaderings om dokumente as semantiese vektore uit te druk, word bereik deur die gespesialiseerde oopbron Python-raamwerk bekend as Gensim te gebruik.
Gensim is deur die skrywers geskep om rou, ongestruktureerde gewone teks te hanteer deur 'n reeks van machine learning metodes; daarom is dit 'n slim idee om Gensim te gebruik om take soos Onderwerpmodellering aan te pak.
Boonop vind Gensim tekstuele ooreenkomste effektief, indekseer inhoud en navigeer tussen verskillende tekste.
Dit is 'n hoogs gespesialiseerde Python-biblioteek fokus op onderwerpmodelleringstake deur gebruik te maak van Latente Dirichlet Allocation en ander LDA) metodes.
Daarbenewens is dit baie goed om tekste te vind wat aan mekaar ooreenstem, tekste te indekseer en deur vraestelle te navigeer.
Hierdie instrument hanteer groot hoeveelhede data doeltreffend en vinnig. Hier is 'n paar begin-tutoriale.
Pros
- eenvoudige gebruikerskoppelvlak
- doeltreffende gebruik van bekende algoritmes
- Op 'n groep rekenaars kan dit latente Dirichlet-toekenning en latente semantiese analise doen.
Nadele
- Dit is meestal bedoel vir teksmodellering sonder toesig.
- Dit het nie 'n volledige NLP-pyplyn nie en moet saam met ander biblioteke soos Spacy of NLTK gebruik word.
4. TeksBlob
TextBlob is 'n soort NLTK-uitbreiding.
Deur TextBlob kan jy makliker toegang tot talle NLTK-funksies kry, en TextBlob inkorporeer ook Patroonbiblioteekvermoëns.
Dit kan 'n nuttige hulpmiddel wees om te gebruik terwyl jy leer as jy net begin het, en dit kan in produksie gebruik word vir toepassings wat nie baie werkverrigting vereis nie.
Dit bied 'n baie meer gebruikersvriendelike en eenvoudige koppelvlak om dieselfde NLP-funksies uit te voer.
Dit is 'n uitstekende opsie vir beginners wat NLP-take wil aanpak soos sentimentanalise, tekskategorisering en woordsoortmerking, want die leerkurwe daarvan is minder as met ander oopbronnutsgoed.
TextBlob word wyd gebruik en oor die algemeen uitstekend vir kleiner projekte.
Pros
- Die biblioteek se gebruikerskoppelvlak is eenvoudig en duidelik.
- Dit bied taal-identifikasie- en vertaaldienste met behulp van Google Translate.
Nadele
- In vergelyking met ander, is dit stadig.
- Geen modelle van neurale netwerke nie
- Geen woordvektore geïntegreer nie
5. OpenNLP
Dit is eenvoudig om OpenNLP met ander Apache-projekte soos Apache Flink, Apache NiFi en Apache Spark in te sluit, want dit word deur die Apache-stigting aangebied.
Dit is 'n omvattende NLP-instrument wat vanaf die opdragreël of as 'n biblioteek in 'n toepassing gebruik kan word.
Dit sluit al die NLP se algemene verwerkingskomponente in.
Boonop bied dit uitgebreide taalondersteuning. As jy Java gebruik, is OpenNLP 'n sterk hulpmiddel met 'n ton vermoëns wat voorberei is vir produksiewerkladings.
Benewens die moontlikheid van die mees tipiese NLP-take, soos tokenisering, sinsegmentering en woordsoortmerking, kan OpenNLP gebruik word om meer komplekse teksverwerkingstoepassings te skep.
Maksimum entropie en perceptron-gebaseerde masjienleer is ook ingesluit.
Pros
- 'N Model opleiding instrument met verskeie kenmerke
- Fokus op basiese NLP-take en presteer daarin, insluitend entiteit-identifikasie, frase-opsporing en tokenisering.
Nadele
- het nie gesofistikeerde vermoëns nie; As jy met JVM wil voortgaan, is die volgende natuurlike stap om na CoreNLP te skuif.
6. AllenNLP
AllenNLP is ideaal vir kommersiële toepassings en data-analise aangesien dit gebou is op PyTorch-gereedskap en hulpbronne.
Dit ontwikkel tot 'n allesomvattende hulpmiddel vir teksontleding.
Dit maak dit een van die lys se meer gesofistikeerde verwerkingsinstrumente vir natuurlike taal. Terwyl hy die ander take onafhanklik uitvoer, verwerk AllenNLP data vooraf met behulp van die gratis SpaCy oopbronpakket.
AllenNLP se belangrikste verkoopspunt is hoe maklik dit is om te gebruik.
AllenNLP stroomlyn die natuurlike taalverwerkingsproses, in teenstelling met ander NLP-programme wat verskeie modules insluit.
Gevolglik voel die uitsetresultate nooit verwarrend nie. Dit is 'n fantastiese hulpmiddel vir diegene sonder veel kennis.
Pros
- Ontwikkel bo-op PyTorch
- uitstekend vir die verkenning en eksperimentering met behulp van die nuutste modelle
- Dit kan beide kommersieel en akademies gebruik word
Nadele
- Nie geskik vir grootskaalse projekte wat tans in produksie is nie.
Gevolgtrekking
Maatskappye gebruik NLP-tegnieke om insigte te onttrek uit ongestruktureerde teksdata soos e-posse, aanlyn resensies, sosiale media plasings, en meer. Oopbronnutsgoed is kostevry, aanpasbaar en gee ontwikkelaars volledige aanpassingsopsies.
Waarvoor wag jy? Gebruik hulle dadelik en skep iets ongeloofliks.
Gelukkige kodering!
Lewer Kommentaar