Прекарваме много време в общуване с хора онлайн чрез чат, имейл, уебсайтове и социални медии.
Огромните обеми текстови данни, които произвеждаме всяка секунда, убягват от вниманието ни, но не винаги.
Действията и прегледите на клиентите предоставят на организациите безценна информация за това какво клиентите ценят и какво не одобряват в стоките и услугите, както и какво искат от дадена марка.
По-голямата част от бизнеса обаче все още изпитват трудности при определянето на най-ефективния метод за анализ на данни.
Тъй като голяма част от данните са неструктурирани, компютрите трудно ги разбират и ръчното им сортиране би отнело изключително много време.
Обработката на много данни на ръка става трудоемка, монотонна и просто немащабируема с разширяването на фирмата.
За щастие, обработката на естествен език може да ви помогне да намерите проницателна информация в неструктуриран текст и да разрешите редица проблеми с анализа на текста, включително анализ на чувствата, предметна категоризация и др.
Да направим човешкия език разбираем за машините е целта на областта на изкуствения интелект за обработка на естествен език (NLP), която използва лингвистиката и компютърните науки.
НЛП позволява на компютрите автоматично да оценяват огромни количества данни, което ви дава възможност бързо да идентифицирате подходяща информация.
Неструктурираният текст (или други видове естествен език) може да се използва с набор от технологии за разкриване на проницателна информация и справяне с редица проблеми.
Въпреки че в никакъв случай не е изчерпателен, списъкът с инструменти с отворен код, представен по-долу, е чудесно място за начало за всеки или всяка организация, която се интересува от използването на обработка на естествен език в своите проекти.
1. NLTK
Може да се твърди, че Natural Language Toolkit (NLTK) е най-богатият на функции инструмент, който съм разглеждал.
Прилагат се почти всички НЛП техники, включително категоризация, токенизация, произтичане, маркиране, анализиране и семантично разсъждение.
Можете да изберете точния алгоритъм или подход, който искате да използвате, защото често има няколко налични реализации за всяко.
Поддържат се и множество езици. Въпреки че е добър за прости структури, фактът, че представя всички данни като низове, го прави предизвикателство да се приложат някои сложни възможности.
В сравнение с други инструменти, библиотеката също е малко мудна.
Като се имат предвид всички неща, това е отличен набор от инструменти за експериментиране, изследване и приложения, които изискват определена комбинация от алгоритми.
Професионалисти
- Това е най-популярната и пълна НЛП библиотека с няколко трети допълнения.
- В сравнение с други библиотеки, той поддържа повечето езици.
Против
- трудно за разбиране и използване
- Това е бавно
- няма модели на невронни мрежи
- Той само разделя текста на изречения, без да отчита семантиката
2. обширно
SpaCy е най-вероятният топ конкурент на NLTK. Въпреки че има само една реализация за всеки NLP компонент, като цяло е по-бърз.
Освен това всичко е представено като обект, а не като низ, което опростява интерфейса за разработване на приложения.
По-задълбоченото разбиране на вашите текстови данни ще ви позволи да постигнете повече.
Това също улеснява свързването му с няколко други рамки и инструменти за наука за данни. Но в сравнение с NLTK, SpaCy не поддържа толкова много езици.
Той разполага с много невронни модели за различни аспекти на езиковата обработка и анализ, както и ясен потребителски интерфейс с кондензиран набор от опции и отлична документация.
В допълнение, SpaCy е създаден да побира огромни количества данни и е изключително подробно документиран.
Той също така включва множество модели за обработка на естествен език, които вече са обучени, което улеснява изучаването, преподаването и използването на обработка на естествен език със SpaCy.
Като цяло, това е отличен инструмент за нови приложения, които не се нуждаят от специфичен метод и трябва да бъдат ефективни в производството.
Професионалисти
- В сравнение с други неща, това е бързо.
- Научаването и използването му е лесно.
- моделите се обучават с помощта на невронни мрежи
Против
- по-малка адаптивност в сравнение с NLTK
3. Генсим
Най-ефективните и лесни подходи за изразяване на документи като семантични вектори се постигат чрез използване на специализираната Python рамка с отворен код, известна като Gensim.
Gensim е създаден от авторите за обработка на необработен, неструктуриран обикновен текст, използвайки набор от машинно обучение методи; следователно е умна идея да използвате Gensim за справяне с задачи като Тематично моделиране.
Освен това Gensim ефективно намира текстови прилики, индексира съдържание и навигира между различни текстове.
Тя е тясно специализирана Библиотека на Python фокусиране върху задачите за моделиране на теми, използващи латентно разпределение на Дирихле и други LDA) методи.
Освен това, той е доста добър в намирането на текстове, които са подобни един на друг, индексирането на текстове и навигирането в документи.
Този инструмент обработва огромни количества данни ефективно и бързо. Ето някои начални уроци.
Професионалисти
- прост потребителски интерфейс
- ефективно използване на добре известни алгоритми
- На група компютри може да извършва латентно разпределение на Дирихле и латентен семантичен анализ.
Против
- Предназначен е най-вече за моделиране на текст без надзор.
- Липсва му пълен NLP тръбопровод и трябва да се използва заедно с други библиотеки като Spacy или NLTK.
4. TextBlob
TextBlob е нещо като NLTK разширение.
Чрез TextBlob можете да получите по-лесен достъп до множество функции на NLTK, а TextBlob също така включва възможности за библиотека с шаблони.
Това може да бъде полезен инструмент, който да използвате, докато учите, ако току-що започвате, и може да се използва в производството за приложения, които не изискват голяма производителност.
Той предлага много по-лесен за използване и лесен интерфейс за извършване на същите НЛП функции.
Това е чудесен вариант за начинаещи, които желаят да поемат NLP задачи като анализ на настроението, категоризиране на текст и маркиране на част от речта, тъй като кривата му на обучение е по-малка, отколкото при други инструменти с отворен код.
TextBlob се използва широко и е отличен за по-малки проекти като цяло.
Професионалисти
- Потребителският интерфейс на библиотеката е прост и ясен.
- Той предлага езикова идентификация и услуги за превод с помощта на Google Translate.
Против
- В сравнение с други е бавен.
- Няма модели на невронни мрежи
- Няма интегрирани вектори на думи
5. OpenNLP
Лесно е да се включи OpenNLP с други проекти на Apache като Apache Flink, Apache NiFi и Apache Spark, защото се хоства от Apache Foundation.
Това е цялостен NLP инструмент, който може да се използва от командния ред или като библиотека в приложение.
Той включва всички общи компоненти за обработка на НЛП.
Освен това предлага широка езикова поддръжка. Ако използвате Java, OpenNLP е силен инструмент с много възможности, който е подготвен за производствени работни натоварвания.
В допълнение към разрешаването на най-типичните NLP задачи, като токенизация, сегментиране на изречения и маркиране на част от речта, OpenNLP може да се използва за създаване на по-сложни приложения за обработка на текст.
Включени са също максимална ентропия и машинно обучение, базирано на перцептрон.
Професионалисти
- Модел инструмент за обучение с няколко функции
- Фокусира се върху основните NLP задачи и се справя отлично с тях, включително идентифициране на обекти, откриване на фрази и токенизиране.
Против
- липсват сложни способности; ако искате да продължите с JVM, преминаването към CoreNLP е следващата естествена стъпка.
6. AllenNLP
AllenNLP е идеален за търговски приложения и анализ на данни, тъй като е изграден върху инструменти и ресурси на PyTorch.
Той се развива във всеобхватен инструмент за анализ на текст.
Това го прави един от по-сложните инструменти за обработка на естествен език в списъка. Докато изпълнява другите задачи независимо, AllenNLP обработва предварително данни с помощта на безплатния пакет с отворен код SpaCy.
Основната точка за продажба на AllenNLP е колко лесен е за използване.
AllenNLP рационализира процеса на обработка на естествения език, за разлика от други NLP програми, които включват няколко модула.
В резултат на това изходните резултати никога не се чувстват объркващи. Това е фантастичен инструмент за тези без много познания.
Професионалисти
- Разработен върху PyTorch
- отличен за изследване и експериментиране с използване на авангардни модели
- Може да се използва както комерсиално, така и академично
Против
- Не е подходящо за мащабни проекти, които в момента се произвеждат.
Заключение
Компаниите използват НЛП техники за извличане на информация от неструктурирани текстови данни като имейли, онлайн рецензии, социална медия публикации и др. Инструментите с отворен код са безплатни, адаптивни и дават на разработчиците пълни опции за персонализиране.
Какво чакаш? Използвайте ги веднага и създайте нещо невероятно.
Честито кодиране!
Оставете коментар