Çat, e-poçt, veb saytlar və sosial media vasitəsilə insanlarla onlayn ünsiyyətdə çox vaxt sərf edirik.
Hər saniyə istehsal etdiyimiz nəhəng həcmli mətn məlumatı diqqətimizdən qaçır, lakin həmişə deyil.
Müştərilərin hərəkətləri və rəyləri təşkilatlara müştərilərin mal və xidmətlərdə nələri qiymətləndirdiyi və bəyənmədiyi, habelə brenddən nə istədikləri barədə qiymətsiz məlumat verir.
Bununla belə, müəssisələrin əksəriyyəti məlumatların təhlili üçün ən effektiv metodu müəyyən etməkdə hələ də çətinlik çəkir.
Məlumatların çoxu strukturlaşdırılmadığından kompüterlər onu başa düşməkdə çətinlik çəkirlər və onları əl ilə çeşidləmək çox vaxt aparar.
Bir çox məlumatı əl ilə emal etmək zəhmətli, monoton olur və firma genişləndikcə sadəcə miqyassız olur.
Şükürlər olsun ki, Natural Language Processing sizə strukturlaşdırılmamış mətndə dərkedici məlumat tapmaqda və bir sıra mətn təhlili məsələlərini həll etməkdə kömək edə bilər. əhval-ruhiyyəni təhlil, mövzunun təsnifatı və s.
İnsan dilini maşınlar üçün başa düşülən etmək, dilçilik və kompüter elmlərindən istifadə edən təbii dil emalının (NLP) süni intellekt sahəsinin məqsədidir.
NLP kompüterlərə böyük həcmdə məlumatı avtomatik qiymətləndirməyə imkan verir və bu, müvafiq məlumatları tez bir zamanda müəyyən etməyə imkan verir.
Strukturlaşdırılmamış mətn (və ya digər təbii dil növləri) dərin məlumatları aşkar etmək və bir sıra problemləri həll etmək üçün bir sıra texnologiyalarla istifadə edilə bilər.
Heç bir şəkildə əhatəli olmasa da, aşağıda təqdim olunan açıq mənbəli vasitələrin siyahısı layihələrində təbii dil emalından istifadə etməkdə maraqlı olan hər kəs və ya hər hansı təşkilat üçün başlamaq üçün gözəl yerdir.
1. NLTK
Təbii Dil Alətlər dəstinin (NLTK) baxdığım ən zəngin xüsusiyyətlərə malik alət olduğunu iddia etmək olar.
Demək olar ki, bütün NLP texnikaları, o cümlədən kateqoriyalara ayırma, tokenləşdirmə, köklənmə, etiketləmə, təhlil və semantik əsaslandırma tətbiq olunur.
İstifadə etmək istədiyiniz dəqiq alqoritmi və ya yanaşmanı seçə bilərsiniz, çünki hər biri üçün tez-tez bir neçə tətbiq mövcuddur.
Çoxsaylı dillər də dəstəklənir. Sadə strukturlar üçün yaxşı olsa da, bütün məlumatları sətir kimi təqdim etməsi bəzi mürəkkəb imkanları tətbiq etməyi çətinləşdirir.
Digər alətlərlə müqayisədə kitabxana da bir az ləng işləyir.
Hər şeyi nəzərə alsaq, bu, müəyyən bir alqoritm qarışığı tələb edən təcrübə, kəşfiyyat və tətbiqlər üçün əla alətlər dəstidir.
Pros
- Bu, bir neçə üçüncü əlavə ilə ən populyar və tam NLP kitabxanasıdır.
- Digər kitabxanalarla müqayisədə əksər dilləri dəstəkləyir.
Eksiler
- başa düşmək və istifadə etmək çətindir
- Yavaşdır
- modelləri yoxdur sinir şəbəkələri
- Semantikanı nəzərə almadan mətni yalnız cümlələrə bölür
2. Boşluq
SpaCy NLTK-nın ən böyük rəqibidir. Hər NLP komponenti üçün sadəcə bir tətbiqə malik olsa da, ümumiyyətlə daha sürətlidir.
Bundan əlavə, hər şey sətirdən çox obyekt kimi təqdim olunur ki, bu da proqramların hazırlanması üçün interfeysi sadələşdirir.
Mətn məlumatlarınızı daha dərindən mənimsəmək sizə daha çox şey əldə etməyə imkan verəcək.
Bu, həmçinin bir neçə digər çərçivə və məlumat elmi alətləri ilə əlaqə qurmağı asanlaşdırır. Lakin NLTK ilə müqayisədə SpaCy bir çox dili dəstəkləmir.
O, dilin işlənməsi və təhlilinin müxtəlif aspektləri üçün bir çox neyron modelləri, eləcə də sıxlaşdırılmış seçimlər diapazonu və əla sənədləri olan sadə istifadəçi interfeysinə malikdir.
Bundan əlavə, SpaCy böyük miqdarda məlumatların yerləşdirilməsi üçün qurulmuşdur və son dərəcə hərtərəfli sənədləşdirilmişdir.
O, həmçinin təbii dil emalı üçün artıq öyrədilmiş, SpaCy ilə təbii dil emalını öyrənməyi, öyrətməyi və istifadə etməyi asanlaşdıran çoxlu modelləri ehtiva edir.
Ümumiyyətlə, bu, xüsusi üsula ehtiyacı olmayan və istehsalda performans göstərməli olan yeni proqramlar üçün əla vasitədir.
Pros
- Digər şeylərlə müqayisədə tezdir.
- Onu öyrənmək və istifadə etmək sadədir.
- modellər neyron şəbəkələrdən istifadə etməklə öyrədilir
Eksiler
- NLTK ilə müqayisədə daha az uyğunlaşma
3. Gensim
Sənədləri semantik vektor kimi ifadə etmək üçün ən effektiv və asan yanaşmalar Gensim kimi tanınan xüsusi açıq mənbəli Python çərçivəsindən istifadə etməklə əldə edilir.
Gensim bir sıra istifadə edərək xam, strukturlaşdırılmamış düz mətni idarə etmək üçün müəlliflər tərəfindən yaradılmışdır maşın təlim üsullar; buna görə də, Mövzu Modelləşdirmə kimi işləri həll etmək üçün Gensim-dən istifadə etmək ağıllı bir fikirdir.
Bundan əlavə, Gensim mətn oxşarlıqlarını effektiv şəkildə tapır, məzmunu indeksləşdirir və fərqli mətnlər arasında naviqasiya edir.
Bu, yüksək ixtisaslaşmışdır Python kitabxanası Latent Dirichlet Allocation və digər LDA) metodlarından istifadə edərək mövzu modelləşdirmə tapşırıqlarına diqqət yetirmək.
Bundan əlavə, bir-birinə bənzər mətnləri tapmaq, mətnləri indeksləşdirmək və sənədlər arasında naviqasiya etməkdə olduqca yaxşıdır.
Bu alət böyük həcmdə məlumatı səmərəli və tez idarə edir. Budur bəzi başlanğıc dərsləri.
Pros
- sadə istifadəçi interfeysi
- tanınmış alqoritmlərdən səmərəli istifadə
- Bir qrup kompüterdə o, latent Dirichlet bölgüsü və gizli semantik analiz edə bilir.
Eksiler
- O, əsasən nəzarətsiz mətn modelləşdirməsi üçün nəzərdə tutulub.
- Tam NLP boru xətti yoxdur və Spacy və ya NLTK kimi digər kitabxanalarla birlikdə istifadə edilməlidir.
4. TextBlob
TextBlob bir növ NLTK uzantısıdır.
TextBlob vasitəsilə siz çoxsaylı NLTK funksiyalarına daha asan daxil ola bilərsiniz və TextBlob həmçinin Pattern kitabxana imkanlarını özündə birləşdirir.
Bu, yenicə işə başlamısınızsa, öyrənərkən istifadə etmək üçün faydalı bir vasitə ola bilər və çox performans tələb etməyən proqramlar üçün istehsalda istifadə edilə bilər.
Eyni NLP funksiyalarını yerinə yetirmək üçün daha çox istifadəçi dostu və sadə interfeys təklif edir.
Öyrənmə əyrisi digər açıq mənbə alətləri ilə müqayisədə daha az olduğu üçün əhval-ruhiyyənin təhlili, mətnin təsnifatı və nitqin hissələrinin etiketlənməsi kimi NLP tapşırıqlarını yerinə yetirmək istəyən yeni başlayanlar üçün əla seçimdir.
TextBlob geniş istifadə olunur və ümumiyyətlə kiçik layihələr üçün əladır.
Pros
- Kitabxananın istifadəçi interfeysi sadə və aydındır.
- O, Google Translate istifadə edərək dil identifikasiyası və tərcümə xidmətləri təklif edir.
Eksiler
- Digərləri ilə müqayisədə yavaşdır.
- Neyron şəbəkələrinin modelləri yoxdur
- İnteqrasiya edilmiş söz vektorları yoxdur
5. OpenNLP
OpenNLP-ni Apache Flink, Apache NiFi və Apache Spark kimi digər Apache layihələri ilə birləşdirmək asandır, çünki o, Apache Fondu tərəfindən ev sahibliyi edir.
Bu, komanda xəttindən və ya proqramda kitabxana kimi istifadə edilə bilən hərtərəfli NLP vasitəsidir.
Buraya NLP-nin bütün ümumi emal komponentləri daxildir.
Bundan əlavə, geniş dil dəstəyi təklif edir. Java istifadə edirsinizsə, OpenNLP istehsal iş yükləri üçün hazırlanmış bir ton imkana malik güclü bir vasitədir.
Tokenləşdirmə, cümlələrin seqmentasiyası və nitqin hissələrinin etiketlənməsi kimi ən tipik NLP tapşırıqlarını işə salmaqla yanaşı, OpenNLP daha mürəkkəb mətn emal proqramları yaratmaq üçün istifadə edilə bilər.
Maksimum entropiya və perseptron əsaslı maşın öyrənməsi də daxildir.
Pros
- Bir neçə xüsusiyyəti olan model təlim vasitəsi
- Əsas NLP tapşırıqlarına diqqət yetirir və müəssisənin identifikasiyası, ifadələrin aşkarlanması və tokenləşdirmə də daxil olmaqla, onlara üstünlük verir.
Eksiler
- mürəkkəb imkanlardan məhrumdur; JVM ilə davam etmək istəyirsinizsə, CoreNLP-ə keçmək növbəti təbii addımdır.
6. AllenNLP
AllenNLP PyTorch alətləri və resursları üzərində qurulduğu üçün kommersiya tətbiqləri və məlumatların təhlili üçün idealdır.
O, mətnin təhlili üçün hərtərəfli alətə çevrilir.
Bu, onu siyahının daha mürəkkəb təbii dil emal alətlərindən birinə çevirir. Digər tapşırıqları müstəqil yerinə yetirərkən, AllenNLP pulsuz SpaCy açıq mənbə paketindən istifadə edərək məlumatları əvvəlcədən emal edir.
AllenNLP-nin əsas satış nöqtəsi ondan istifadənin nə qədər asan olmasıdır.
AllenNLP, bir neçə modulu özündə birləşdirən digər NLP proqramlarından fərqli olaraq təbii dilin işlənməsi prosesini asanlaşdırır.
Nəticədə, nəticə heç vaxt çaşqınlıq hiss etmir. Çox biliyi olmayanlar üçün əla vasitədir.
Pros
- PyTorch üzərində işlənib hazırlanmışdır
- qabaqcıl modelləri araşdırmaq və sınaqdan keçirmək üçün əladır
- Həm kommersiya, həm də akademik olaraq istifadə edilə bilər
Eksiler
- Hazırda istehsalda olan irimiqyaslı layihələr üçün uyğun deyil.
Nəticə
Şirkətlər e-poçtlar, onlayn rəylər, sosial media elanlar və s. Açıq mənbə alətləri xərcsizdir, uyğunlaşa bilir və tərtibatçılara tam fərdiləşdirmə seçimləri verir.
Nəyi gözləyirsən? Onları dərhal istifadə edin və inanılmaz bir şey yaradın.
Xoşbəxt kodlaşdırma!
Cavab yaz