نقضي الكثير من الوقت في التواصل مع الأشخاص عبر الإنترنت من خلال الدردشة والبريد الإلكتروني والمواقع الإلكترونية ووسائل التواصل الاجتماعي.
إن الكميات الهائلة من البيانات النصية التي ننتجها كل ثانية تهرب من انتباهنا ، ولكن ليس دائمًا.
تزود إجراءات العملاء ومراجعاتهم المؤسسات بمعلومات لا تقدر بثمن حول ما يقدره العملاء وما يرفضونه في السلع والخدمات ، بالإضافة إلى ما يريدون من العلامة التجارية.
ومع ذلك ، لا تزال غالبية الشركات تواجه صعوبة في تحديد الطريقة الأكثر فعالية لتحليل البيانات.
نظرًا لأن معظم البيانات غير منظمة ، فإن أجهزة الكمبيوتر تواجه صعوبة في فهمها ، كما أن فرزها يدويًا سيستغرق وقتًا طويلاً للغاية.
تصبح معالجة الكثير من البيانات يدويًا شاقة ورتيبة وغير قابلة للتطوير مع توسع الشركة.
لحسن الحظ ، يمكن أن تساعدك معالجة اللغة الطبيعية في العثور على معلومات ثاقبة في نص غير منظم وحل مجموعة من مشكلات تحليل النص ، بما في ذلك تحليل المشاعروتصنيف الموضوع والمزيد.
إن جعل اللغة البشرية مفهومة للآلات هو هدف مجال الذكاء الاصطناعي لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، والذي يستخدم اللغويات وعلوم الكمبيوتر.
تمكن البرمجة اللغوية العصبية لأجهزة الكمبيوتر من تقييم كميات هائلة من البيانات تلقائيًا ، مما يتيح لك التعرف بسرعة على المعلومات ذات الصلة.
يمكن استخدام النص غير المنظم (أو أنواع أخرى من اللغة الطبيعية) مع مجموعة من التقنيات للكشف عن المعلومات الثاقبة ومعالجة عدد من المشكلات.
على الرغم من أن قائمة الأدوات مفتوحة المصدر المعروضة أدناه ليست شاملة بأي حال من الأحوال ، فهي مكان رائع للبدء لأي شخص أو أي منظمة مهتمة باستخدام معالجة اللغة الطبيعية في مشاريعهم.
1. نلتك
يمكن للمرء أن يجادل في أن مجموعة أدوات اللغة الطبيعية (NLTK) هي الأداة الأكثر ثراءً بالميزات التي نظرت إليها.
يتم تنفيذ جميع تقنيات البرمجة اللغوية العصبية تقريبًا ، بما في ذلك التصنيف ، والترميز ، والاشتقاق ، والعلامات ، والتحليل ، والتفكير الدلالي.
يمكنك تحديد الخوارزمية الدقيقة أو الطريقة التي تريد استخدامها نظرًا لوجود العديد من التطبيقات المتاحة لكل منها.
يتم دعم العديد من اللغات أيضًا. على الرغم من أنه مفيد للبنى البسيطة ، إلا أن حقيقة أنه يمثل جميع البيانات كسلاسل تجعل من الصعب تطبيق بعض الإمكانات المعقدة.
عند مقارنتها بالأدوات الأخرى ، تكون المكتبة أيضًا بطيئة بعض الشيء.
كل الأشياء التي تم أخذها في الاعتبار ، هذه مجموعة أدوات ممتازة للتجريب والاستكشاف والتطبيقات التي تتطلب مزيجًا معينًا من الخوارزميات.
الايجابيات
- إنها مكتبة البرمجة اللغوية العصبية الأكثر شهرة وكاملة مع العديد من الإضافات الثالثة.
- بالمقارنة مع المكتبات الأخرى ، فهو يدعم معظم اللغات.
سلبيات
- يصعب فهمها والاستفادة منها
- إنه بطيء
- لا توجد نماذج الشبكات العصبية
- إنه يقسم النص فقط إلى جمل دون مراعاة الدلالات
2. سبسي
SpaCy هو المنافس الأعلى المحتمل لـ NLTK. على الرغم من أنه يحتوي على تطبيق واحد فقط لكل مكون من مكونات البرمجة اللغوية العصبية ، إلا أنه أسرع بشكل عام.
بالإضافة إلى ذلك ، يتم تمثيل كل شيء ككائن بدلاً من سلسلة ، مما يبسط الواجهة لتطوير التطبيقات.
سيمكنك امتلاك فهم أعمق لبياناتك النصية من إنجاز المزيد.
هذا أيضًا يسهل عليه الاتصال بالعديد من الأطر الأخرى وأدوات علوم البيانات. ولكن بالمقارنة مع NLTK ، فإن SpaCy لا يدعم العديد من اللغات.
إنه يتميز بالعديد من النماذج العصبية لجوانب مختلفة من معالجة اللغة وتحليلها ، بالإضافة إلى واجهة مستخدم مباشرة مع مجموعة مكثفة من الخيارات والتوثيق الممتاز.
بالإضافة إلى ذلك ، تم تصميم SpaCy لاستيعاب كميات هائلة من البيانات وتم توثيقه بدقة بالغة.
يتضمن أيضًا عددًا كبيرًا من النماذج الخاصة بمعالجة اللغة الطبيعية التي تم تدريبها بالفعل ، مما يسهل التعلم والتعليم واستخدام معالجة اللغة الطبيعية باستخدام SpaCy.
بشكل عام ، تعد هذه أداة ممتازة للتطبيقات الجديدة التي لا تحتاج إلى طريقة محددة وتحتاج إلى أن تكون فعالة في الإنتاج.
الايجابيات
- بالمقارنة مع الأشياء الأخرى ، فهي سريعة.
- التعلم واستخدامه بسيط.
- يتم تدريب النماذج باستخدام الشبكات العصبية
سلبيات
- أقل قدرة على التكيف بالمقارنة مع NLTK
3. جينسيم
يتم تحقيق الأساليب الأكثر فعالية وسهولة للتعبير عن المستندات كمتجهات دلالية باستخدام إطار عمل Python المتخصص مفتوح المصدر المعروف باسم Gensim.
تم إنشاء Gensim بواسطة المؤلفين للتعامل مع نص عادي خام وغير منظم باستخدام مجموعة من آلة التعلم طُرق؛ وبالتالي ، فهي فكرة ذكية لاستخدام Gensim لمعالجة وظائف مثل Topic Modeling.
بالإضافة إلى ذلك ، يجد Gensim بشكل فعال أوجه تشابه نصية ، ويفهرس المحتوى ، ويتنقل بين النصوص المختلفة.
إنها متخصصة للغاية مكتبة بايثون التركيز على مهام نمذجة الموضوع باستخدام Latent Dirichlet Allocation وطرق LDA الأخرى.
بالإضافة إلى ذلك ، من الجيد جدًا العثور على نصوص متشابهة مع بعضها البعض ، وفهرسة النصوص ، والتنقل عبر الأوراق.
تعالج هذه الأداة كميات هائلة من البيانات بكفاءة وسرعة. فيما يلي بعض دروس البدء.
الايجابيات
- واجهة مستخدم بسيطة
- الاستخدام الفعال للخوارزميات المعروفة
- على مجموعة من أجهزة الكمبيوتر ، يمكنه إجراء تخصيص Dirichlet الكامن والتحليل الدلالي الكامن.
سلبيات
- الغرض منه في الغالب هو نمذجة النص غير الخاضعة للرقابة.
- يفتقر إلى خط أنابيب NLP كامل ويجب استخدامه مع مكتبات أخرى مثل Spacy أو NLTK.
4. TextBlob
TextBlob هو نوع من امتداد NLTK.
من خلال TextBlob ، يمكنك الوصول إلى العديد من وظائف NLTK بسهولة أكبر ، كما يشتمل TextBlob أيضًا على إمكانيات مكتبة الأنماط.
قد تكون هذه أداة مفيدة لاستخدامها أثناء التعلم إذا كنت قد بدأت للتو ، ويمكن استخدامها في الإنتاج للتطبيقات التي لا تتطلب الكثير من الأداء.
إنه يوفر واجهة أكثر سهولة في الاستخدام ومباشرة لتنفيذ نفس وظائف البرمجة اللغوية العصبية.
إنه خيار رائع للمبتدئين الذين يرغبون في تولي مهام البرمجة اللغوية العصبية مثل تحليل المشاعر وتصنيف النص ووضع علامات على جزء من الكلام لأن منحنى التعلم الخاص به أقل من أدوات أخرى مفتوحة المصدر.
يستخدم TextBlob على نطاق واسع وممتاز للمشاريع الصغيرة بشكل عام.
الايجابيات
- واجهة مستخدم المكتبة بسيطة وواضحة.
- يقدم خدمات تحديد اللغة والترجمة باستخدام Google Translate.
سلبيات
- بالمقارنة مع الآخرين ، فهي بطيئة.
- لا توجد نماذج للشبكات العصبية
- لا توجد ناقلات كلمة متكاملة
5. OpenNLP
من السهل دمج OpenNLP مع مشاريع Apache الأخرى مثل Apache Flink و Apache NiFi و Apache Spark لأنها تستضيفها مؤسسة Apache.
إنها أداة شاملة في البرمجة اللغوية العصبية يمكن استخدامها من سطر الأوامر أو كمكتبة في أحد التطبيقات.
يتضمن جميع مكونات المعالجة الشائعة في البرمجة اللغوية العصبية.
بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يوفر دعمًا لغويًا واسعًا. إذا كنت تستخدم Java ، فإن OpenNLP هي أداة قوية تحتوي على عدد كبير من الإمكانيات المعدة لأحمال العمل الإنتاجية.
بالإضافة إلى تمكين مهام البرمجة اللغوية العصبية الأكثر شيوعًا ، مثل الترميز وتجزئة الجملة وعلامات جزء من الكلام ، يمكن استخدام OpenNLP لإنشاء تطبيقات معالجة نصية أكثر تعقيدًا.
يتم أيضًا تضمين الحد الأقصى من الانتروبيا والتعلم الآلي القائم على الإدراك الحسي.
الايجابيات
- أداة تدريب نموذجية بعدة ميزات
- يركز على مهام البرمجة اللغوية العصبية الأساسية ويتفوق فيها ، بما في ذلك تحديد الكيان ، واكتشاف العبارة ، والترميز.
سلبيات
- يفتقر إلى القدرات المتطورة ؛ إذا كنت ترغب في الاستمرار مع JVM ، فإن الانتقال إلى CoreNLP هو الخطوة الطبيعية التالية.
6. ألين
يعد AllenNLP مثاليًا للتطبيقات التجارية وتحليل البيانات نظرًا لأنه مبني على أدوات وموارد PyTorch.
يتطور إلى أداة شاملة لتحليل النص.
هذا يجعلها واحدة من أدوات معالجة اللغة الطبيعية الأكثر تطوراً في القائمة. أثناء أداء المهام الأخرى بشكل مستقل ، يعالج AllenNLP البيانات مسبقًا باستخدام حزمة SpaCy المجانية مفتوحة المصدر.
تتمثل نقطة البيع الرئيسية لـ AllenNLP في مدى سهولة استخدامه.
يعمل AllenNLP على تبسيط عملية معالجة اللغة الطبيعية ، على عكس برامج البرمجة اللغوية العصبية الأخرى التي تتضمن عدة وحدات.
نتيجة لذلك ، لا تشعر نتائج الإخراج بالارتباك أبدًا. إنها أداة رائعة لمن ليس لديهم الكثير من المعرفة.
الايجابيات
- تم تطويره على قمة PyTorch
- ممتاز للاستكشاف والتجريب باستخدام النماذج المتطورة
- يمكن استخدامه تجاريًا وأكاديميًا
سلبيات
- غير مناسب للمشاريع الكبيرة التي هي قيد الإنتاج حاليًا.
وفي الختام
تستخدم الشركات تقنيات البرمجة اللغوية العصبية لاستخراج الأفكار من البيانات النصية غير المنظمة مثل رسائل البريد الإلكتروني والمراجعات عبر الإنترنت ، وسائل التواصل الاجتماعي منشورات والمزيد. الأدوات مفتوحة المصدر مجانية وقابلة للتكيف وتمنح المطورين خيارات تخصيص كاملة.
ماذا تنتظر؟ استخدمها على الفور واصنع شيئًا لا يصدق.
ترميز سعيد!
اترك تعليق