Provodimo puno vremena komunicirajući s ljudima na mreži putem chata, e-pošte, web stranica i društvenih medija.
Ogromne količine tekstualnih podataka koje proizvodimo svake sekunde izmiču našoj pažnji, ali ne uvijek.
Akcije i recenzije kupaca pružaju organizacijama neprocjenjive informacije o tome šta kupci cijene i ne odobravaju u robi i uslugama, kao i šta žele od brenda.
Većina preduzeća, međutim, i dalje ima poteškoća u određivanju najefikasnije metode za analizu podataka.
Budući da je veliki dio podataka nestrukturiran, računarima je teško da ih razumiju, a ručno sortiranje bi bilo izuzetno dugotrajno.
Ručna obrada velikog broja podataka postaje naporna, monotona i jednostavno neskalabilna kako se firma širi.
Srećom, obrada prirodnog jezika vam može pomoći u pronalaženju pronicljivih informacija u nestrukturiranom tekstu i rješavanju niza problema s analizom teksta, uključujući analiza raspoloženja, kategorizacija predmeta i još mnogo toga.
Učiniti ljudski jezik razumljivim mašinama cilj je polja umjetne inteligencije obrade prirodnog jezika (NLP), koje koristi lingvistiku i informatiku.
NLP omogućava kompjuterima da automatski procene ogromne količine podataka, što vam omogućava da brzo identifikujete relevantne informacije.
Nestrukturirani tekst (ili druge vrste prirodnog jezika) može se koristiti s nizom tehnologija za otkrivanje pronicljivih informacija i rješavanje brojnih problema.
Iako ni u kom slučaju nije sveobuhvatna, lista alata otvorenog koda predstavljena u nastavku je divno mjesto za početak za svakoga ili bilo koju organizaciju zainteresiranu za korištenje obrade prirodnog jezika u svojim projektima.
1. NLTK
Moglo bi se reći da je alat za prirodni jezik (NLTK) najbogatiji alat koji sam pogledao.
Gotovo sve tehnike NLP-a su implementirane, uključujući kategorizaciju, tokenizaciju, stemming, označavanje, raščlanjivanje i semantičko rezonovanje.
Možete odabrati precizan algoritam ili pristup koji želite koristiti jer je često dostupno nekoliko implementacija za svaku.
Podržani su i brojni jezici. Iako je dobar za jednostavne strukture, činjenica da sve podatke predstavlja kao nizove čini izazovom primjenu nekih sofisticiranih mogućnosti.
U poređenju sa drugim alatima, biblioteka je takođe malo spora.
Uzimajući sve u obzir, ovo je odličan skup alata za eksperimentiranje, istraživanje i aplikacije koje zahtijevaju određenu mješavinu algoritama.
pros
- To je najpopularnija i najkompletnija NLP biblioteka sa nekoliko trećih dodataka.
- U poređenju sa drugim bibliotekama, podržava većinu jezika.
Cons
- teško razumjeti i iskoristiti
- Sporo je
- nema modela neuronske mreže
- On samo dijeli tekst na rečenice ne uzimajući u obzir semantiku
2. svemirski
SpaCy je najvjerovatniji glavni rival NLTK-a. Iako ima samo jednu implementaciju za svaku NLP komponentu, generalno je brža.
Dodatno, sve je predstavljeno kao objekat, a ne kao string, što pojednostavljuje interfejs za razvoj aplikacija.
Dublje razumijevanje vaših tekstualnih podataka omogućit će vam da postignete više.
To mu također olakšava povezivanje s nekoliko drugih okvira i alata za nauku o podacima. Ali u poređenju sa NLTK, SpaCy ne podržava toliko jezika.
Ima mnogo neuronskih modela za različite aspekte obrade i analize jezika, kao i jednostavan korisnički interfejs sa sažetim rasponom opcija i odličnom dokumentacijom.
Osim toga, SpaCy je napravljen da primi ogromne količine podataka i izuzetno je detaljno dokumentiran.
Također uključuje mnoštvo modela za obradu prirodnog jezika koji su već obučeni, što olakšava učenje, podučavanje i korištenje obrade prirodnog jezika uz SpaCy.
Sve u svemu, ovo je odličan alat za nove aplikacije koje ne trebaju posebnu metodu i moraju biti učinkovite u proizvodnji.
pros
- U poređenju sa drugim stvarima, brz je.
- Učenje i korištenje je jednostavno.
- modeli se obučavaju pomoću neuronskih mreža
Cons
- manja prilagodljivost u odnosu na NLTK
3. Gensim
Najefikasniji i najlakši pristupi izražavanju dokumenata kao semantičkih vektora postižu se korišćenjem specijalizovanog otvorenog Python okvira poznatog kao Gensim.
Gensim su kreirali autori za rukovanje sirovim, nestrukturiranim običnim tekstom koristeći niz mašinsko učenje metode; stoga je pametna ideja koristiti Gensim za rješavanje poslova poput tematskog modeliranja.
Pored toga, Gensim efikasno pronalazi tekstualne sličnosti, indeksira sadržaj i kreće se između različitih tekstova.
To je visoko specijalizovana Python biblioteka fokusirajući se na zadatke modeliranja tema koristeći latentnu Dirichletovu alokaciju i druge LDA metode.
Osim toga, prilično je dobar u pronalaženju tekstova koji su slični jedan drugom, indeksiranju tekstova i navigaciji po papirima.
Ovaj alat efikasno i brzo obrađuje ogromne količine podataka. Evo nekoliko početnih tutorijala.
pros
- jednostavno korisničko sučelje
- efikasno korišćenje dobro poznatih algoritama
- Na grupi računara može da vrši latentnu Dirichletovu alokaciju i latentnu semantičku analizu.
Cons
- Uglavnom je namijenjen za nenadzirano modeliranje teksta.
- Nedostaje mu kompletan NLP cevovod i trebalo bi da se koristi u kombinaciji sa drugim bibliotekama kao što su Spacy ili NLTK.
4. TextBlob
TextBlob je vrsta NLTK ekstenzije.
Preko TextBlob-a možete lakše pristupiti brojnim NLTK funkcijama, a TextBlob takođe uključuje mogućnosti biblioteke uzoraka.
Ovo bi mogao biti koristan alat za korištenje tokom učenja ako tek počinjete, a može se koristiti u proizvodnji za aplikacije koje ne zahtijevaju puno performansi.
Nudi mnogo jednostavniji i jednostavniji interfejs za obavljanje istih NLP funkcija.
To je odlična opcija za početnike koji žele da preuzmu NLP zadatke poput analize osjećaja, kategorizacije teksta i označavanja dijela govora jer je njegova krivulja učenja manja nego kod drugih alata otvorenog koda.
TextBlob se široko koristi i odličan je za manje projekte općenito.
pros
- Korisnički interfejs biblioteke je jednostavan i jasan.
- Nudi usluge identifikacije jezika i prevođenja koristeći Google Translate.
Cons
- U poređenju sa ostalima, to je sporo.
- Nema modela neuronskih mreža
- Nema integrisanih vektora reči
5. OpenNLP
Jednostavno je inkorporirati OpenNLP sa drugim Apache projektima kao što su Apache Flink, Apache NiFi i Apache Spark jer ga hostuje Apache Foundation.
To je sveobuhvatan NLP alat koji se može koristiti iz komandne linije ili kao biblioteka u aplikaciji.
Uključuje sve NLP-ove zajedničke komponente obrade.
Osim toga, nudi opsežnu jezičku podršku. Ako koristite Javu, OpenNLP je snažan alat s gomilom mogućnosti koji je pripremljen za proizvodna radna opterećenja.
Osim što omogućava najtipičnije NLP zadatke, kao što su tokenizacija, segmentacija rečenica i označavanje dijela govora, OpenNLP se može koristiti za kreiranje složenijih aplikacija za obradu teksta.
Maksimalna entropija i mašinsko učenje zasnovano na perceptronu su takođe uključeni.
pros
- Model alat za obuku sa nekoliko funkcija
- Fokusira se na osnovne NLP zadatke i briljira u njima, uključujući identifikaciju entiteta, detekciju fraza i tokenizaciju.
Cons
- nedostaju sofisticirane mogućnosti; ako želite da nastavite sa JVM-om, prelazak na CoreNLP je sledeći prirodan korak.
6. AllenNLP
AllenNLP je idealan za komercijalne aplikacije i analizu podataka jer je izgrađen na PyTorch alatima i resursima.
Razvija se u sveobuhvatni alat za analizu teksta.
To ga čini jednim od sofisticiranijih alata za obradu prirodnog jezika na listi. Dok samostalno obavlja ostale zadatke, AllenNLP prethodno obrađuje podatke koristeći besplatni paket otvorenog koda SpaCy.
Ključna prodajna tačka AllenNLP-a je koliko je jednostavan za korištenje.
AllenNLP pojednostavljuje proces obrade prirodnog jezika, za razliku od drugih NLP programa koji uključuju nekoliko modula.
Kao posljedica toga, izlazni rezultati nikada ne izgledaju zbunjujuće. To je fantastičan alat za one koji nemaju puno znanja.
pros
- Razvijeno na vrhu PyTorcha
- odličan za istraživanje i eksperimentiranje korištenjem vrhunskih modela
- Može se koristiti i komercijalno i akademski
Cons
- Nije prikladno za velike projekte koji su trenutno u proizvodnji.
zaključak
Kompanije koriste NLP tehnike za izvlačenje uvida iz nestrukturiranih tekstualnih podataka kao što su e-poruke, online recenzije, društvenih medija objave i još mnogo toga. Otvoreni alati su besplatni, prilagodljivi i daju programerima potpune mogućnosti prilagođavanja.
Šta čekaš? Iskoristite ih odmah i stvorite nešto nevjerovatno.
Sretno kodiranje!
Ostavite odgovor