Мы праводзім шмат часу, размаўляючы з людзьмі ў Інтэрнэце праз чат, электронную пошту, вэб-сайты і сацыяльныя сеткі.
Вялізныя аб'ёмы тэкставых дадзеных, якія мы ствараем кожную секунду, пазбягаюць нашай увагі, але не заўсёды.
Дзеянні і водгукі кліентаў даюць арганізацыям бясцэнную інфармацыю пра тое, што кліенты цэняць і не ўхваляюць у таварах і паслугах, а таксама пра тое, што яны хочуць ад брэнда.
Аднак большасць прадпрыемстваў усё яшчэ адчуваюць цяжкасці з вызначэннем найбольш эфектыўнага метаду аналізу даных.
Паколькі вялікая частка даных неструктураваная, камп'ютэрам цяжка іх зразумець, а іх ручное сарціраванне заняло б вельмі шмат часу.
Апрацоўка вялікай колькасці даных уручную становіцца працаёмкай, манатоннай і проста немагчымай па меры пашырэння фірмы.
На шчасце, апрацоўка натуральнай мовы можа дапамагчы вам знайсці глыбокую інфармацыю ў неструктураваным тэксце і вырашыць шэраг пытанняў аналізу тэксту, у тым ліку аналіз настрояў, прадметная катэгарызацыя і многае іншае.
Зрабіць чалавечую мову зразумелай для машын - мэта вобласці штучнага інтэлекту апрацоўкі натуральнай мовы (NLP), якая выкарыстоўвае лінгвістыку і інфарматыку.
НЛП дазваляе кампутарам аўтаматычна ацэньваць велізарныя аб'ёмы дадзеных, дазваляючы вам хутка ідэнтыфікаваць рэлевантную інфармацыю.
Неструктураваны тэкст (або іншыя віды натуральнай мовы) можа быць выкарыстаны з шэрагам тэхналогій, каб раскрыць глыбокую інфармацыю і вырашыць шэраг праблем.
Нягледзячы на тое, што спіс інструментаў з адкрытым зыходным кодам, прадстаўлены ніжэй, зусім не вычарпальны, ён з'яўляецца выдатным месцам для пачатку для любога або любой арганізацыі, зацікаўленых у выкарыстанні апрацоўкі натуральнай мовы ў сваіх праектах.
1. НЛТК
Можна сцвярджаць, што Natural Language Toolkit (NLTK) - гэта найбольш шматфункцыянальны інструмент, які я разглядаў.
Амаль усе метады НЛП рэалізаваны, у тым ліку катэгарызацыі, токенизации, выцякання, пазнакі, сінтаксічны разбор і семантычныя развагі.
Вы можаце выбраць дакладны алгарытм або падыход, які хочаце выкарыстаць, таму што для кожнага часта даступна некалькі рэалізацый.
Таксама падтрымліваецца мноства моў. Нягледзячы на тое, што гэта добра для простых структур, той факт, што ён прадстаўляе ўсе дадзеныя ў выглядзе радкоў, робіць складаным прымяненне некаторых складаных магчымасцей.
У параўнанні з іншымі інструментамі, бібліятэка таксама крыху млявая.
Улічваючы ўсё, гэта выдатны набор інструментаў для эксперыментаў, даследаванняў і прыкладанняў, якія патрабуюць пэўнай сумесі алгарытмаў.
Прафесіяналы
- Гэта самая папулярная і поўная бібліятэка НЛП з некалькімі трэцімі дапаўненнямі.
- У параўнанні з іншымі бібліятэкамі, яна падтрымлівае большасць моў.
мінусы
- цяжка зразумець і выкарыстоўваць
- Гэта павольна
- няма мадэляў нейронавыя сеткі
- Ён толькі дзеліць тэкст на сказы без уліку семантыкі
2. Космас
SpaCy - найбольш верагодны канкурэнт NLTK. Нягледзячы на тое, што ён мае толькі адну рэалізацыю для кожнага кампанента НЛП, ён звычайна больш хуткі.
Акрамя таго, усё прадстаўлена як аб'ект, а не як радок, што спрашчае інтэрфейс для распрацоўкі прыкладанняў.
Больш глыбокае разуменне вашых тэкставых даных дазволіць вам дасягнуць большага.
Гэта таксама палягчае злучэнне з некалькімі іншымі структурамі і інструментамі навукі аб дадзеных. Але ў параўнанні з NLTK, SpaCy не падтрымлівае так шмат моў.
Ён змяшчае мноства нейронавых мадэляў для розных аспектаў апрацоўкі і аналізу мовы, а таксама просты карыстальніцкі інтэрфейс са сціснутым наборам опцый і выдатнай дакументацыяй.
Акрамя таго, SpaCy быў створаны для размяшчэння велізарных аб'ёмаў даных і вельмі старанна задакументаваны.
Ён таксама ўключае ў сябе мноства мадэляў для апрацоўкі натуральнай мовы, якія ўжо прайшлі навучанне, што палягчае вывучэнне, навучанне і выкарыстанне апрацоўкі натуральнай мовы з SpaCy.
Увогуле, гэта выдатны інструмент для новых праграм, якім не патрэбны пэўны метад і якія павінны быць эфектыўнымі ў вытворчасці.
Прафесіяналы
- У параўнанні з іншымі рэчамі, гэта хутка.
- Вывучыць і выкарыстоўваць яго проста.
- мадэлі навучаюцца з дапамогай нейронавых сетак
мінусы
- меншая адаптыўнасць у параўнанні з NLTK
3. Генсім
Найбольш эфектыўныя і простыя падыходы да выражэння дакументаў у выглядзе семантычных вектараў дасягаюцца пры выкарыстанні спецыялізаванай структуры Python з адкрытым зыходным кодам, вядомай як Gensim.
Gensim быў створаны аўтарамі для апрацоўкі неапрацаванага, неструктураванага звычайнага тэксту з выкарыстаннем дыяпазону навучанне з дапамогай машыны метады; такім чынам, гэта разумная ідэя - выкарыстоўваць Gensim для вырашэння такіх задач, як тэматычнае мадэляванне.
Акрамя таго, Gensim эфектыўна знаходзіць тэкставыя падабенствы, індэксуе кантэнт і перамяшчаецца паміж рознымі тэкстамі.
Гэта вузкаспецыялізаваны Бібліятэка Python засяродзіўшы ўвагу на задачах тэматычнага мадэлявання з выкарыстаннем схаванага размеркавання Дырыхле і іншых метадаў LDA).
Акрамя таго, ён нядрэнна знаходзіць тэксты, падобныя адзін да аднаго, індэксуе тэксты і перамяшчаецца па дакументах.
Гэты інструмент эфектыўна і хутка апрацоўвае велізарныя аб'ёмы даных. Вось некалькі пачатковых падручнікаў.
Прафесіяналы
- просты карыстацкі інтэрфейс
- эфектыўнае выкарыстанне вядомых алгарытмаў
- На групе кампутараў ён можа выконваць схаванае размеркаванне Дырыхле і схаваны семантычны аналіз.
мінусы
- У асноўным ён прызначаны для мадэлявання тэксту без нагляду.
- У ім адсутнічае поўны канвеер NLP, і яго варта выкарыстоўваць разам з іншымі бібліятэкамі, такімі як Spacy або NLTK.
4. TextBlob
TextBlob - гэта свайго роду пашырэнне NLTK.
З дапамогай TextBlob вы можаце больш лёгка атрымаць доступ да шматлікіх функцый NLTK, а TextBlob таксама ўключае ў сябе магчымасці бібліятэкі шаблонаў.
Гэта можа быць карысным інструментам для выкарыстання падчас навучання, калі вы толькі пачынаеце, і яго можна выкарыстоўваць у вытворчасці для прыкладанняў, якія не патрабуюць высокай прадукцыйнасці.
Ён прапануе значна больш зручны і зразумелы інтэрфейс для выканання тых жа функцый НЛП.
Гэта выдатны варыянт для пачаткоўцаў, якія жадаюць выконваць задачы НЛП, такія як аналіз настрояў, катэгарызацыі тэксту і пазнакі часцін мовы, таму што крывая навучання меншая, чым з іншымі інструментамі з адкрытым зыходным кодам.
TextBlob шырока выкарыстоўваецца і ў цэлым выдатна падыходзіць для меншых праектаў.
Прафесіяналы
- Інтэрфейс карыстальніка бібліятэкі просты і зразумелы.
- Ён прапануе паслугі ідэнтыфікацыі мовы і перакладу з дапамогай Google Translate.
мінусы
- У параўнанні з іншымі, гэта павольна.
- Няма мадэляў нейронавых сетак
- Няма інтэграваных вектараў слоў
5. OpenNLP
Уключыць OpenNLP у іншыя праекты Apache, такія як Apache Flink, Apache NiFi і Apache Spark, проста, таму што ён размешчаны ў Apache Foundation.
Гэта комплексны інструмент НЛП, які можна выкарыстоўваць з каманднага радка або ў якасці бібліятэкі ў дадатку.
Ён уключае ўсе агульныя кампаненты апрацоўкі НЛП.
Акрамя таго, ён прапануе шырокую моўную падтрымку. Калі вы выкарыстоўваеце Java, OpenNLP - гэта моцны інструмент з масай магчымасцей, падрыхтаваны для вытворчых працоўных нагрузак.
У дадатак да выканання найбольш тыповых задач NLP, такіх як токенізацыя, сегментацыя прапаноў і пазначэнне часцін мовы, OpenNLP можна выкарыстоўваць для стварэння больш складаных прыкладанняў для апрацоўкі тэксту.
Таксама ўключаны максімальная энтрапія і машыннае навучанне на аснове персептрона.
Прафесіяналы
- Узор інструмента навучання з некалькімі функцыямі
- Засяроджваецца на асноўных задачах НЛП і выдатна спраўляецца з імі, уключаючы ідэнтыфікацыю сутнасці, выяўленне фраз і токенізацію.
мінусы
- не хапае складаных магчымасцяў; калі вы хочаце працягнуць з JVM, пераход на CoreNLP - наступны натуральны крок.
6. АленНЛП
AllenNLP ідэальна падыходзіць для камерцыйных прыкладанняў і аналізу даных, паколькі ён пабудаваны на інструментах і рэсурсах PyTorch.
Ён ператвараецца ва ўсеабдымны інструмент для аналізу тэксту.
Гэта робіць яго адным з больш дасканалых інструментаў апрацоўкі натуральнай мовы ў спісе. Выконваючы іншыя задачы самастойна, AllenNLP ажыццяўляе папярэднюю апрацоўку дадзеных з дапамогай бясплатнага пакета з адкрытым зыходным кодам SpaCy.
Ключавой перавагай AllenNLP з'яўляецца тое, наколькі просты ў выкарыстанні.
AllenNLP аптымізуе працэс апрацоўкі натуральнай мовы, у адрозненне ад іншых праграм NLP, якія ўключаюць некалькі модуляў.
Як следства, выходныя вынікі ніколі не бянтэжаць. Гэта фантастычны інструмент для тых, хто не мае асаблівых ведаў.
Прафесіяналы
- Распрацавана на аснове PyTorch
- выдатна падыходзіць для вывучэння і эксперыментаў з выкарыстаннем перадавых мадэляў
- Яго можна выкарыстоўваць як камерцыйна, так і акадэмічна
мінусы
- Не падыходзіць для маштабных праектаў, якія зараз знаходзяцца ў вытворчасці.
заключэнне
Кампаніі выкарыстоўваюць метады НЛП, каб атрымаць інфармацыю з неструктураваных тэкставых даных, такіх як электронныя лісты, агляды ў Інтэрнэце, сацыяльныя медыя паведамленні і многае іншае. Інструменты з адкрытым зыходным кодам бясплатныя, адаптуюцца і даюць распрацоўшчыкам поўныя магчымасці наладкі.
чаго ты чакаеш Выкарыстоўвайце іх адразу і стварайце нешта неверагоднае.
Шчаслівае кадаванне!
Пакінуць каментар