Dediquem molt de temps a comunicar-nos amb persones en línia mitjançant xat, correu electrònic, llocs web i xarxes socials.
Els enormes volums de dades de text que produïm cada segon escapen a la nostra atenció, però no sempre.
Les accions i revisions dels clients proporcionen a les organitzacions informació inestimable sobre allò que els clients valoren i desaproven en béns i serveis, així com el que volen d'una marca.
La majoria de les empreses, però, encara tenen dificultats per determinar el mètode més eficaç per a l'anàlisi de dades.
Com que gran part de les dades no estan estructurades, els ordinadors tenen dificultats per entendre-les, i ordenar-les manualment requeriria molt de temps.
El processament de moltes dades a mà es fa laboriós, monòton i simplement no escalable a mesura que l'empresa s'expandeix.
Afortunadament, el processament del llenguatge natural us pot ajudar a trobar informació detallada en text no estructurat i a resoldre una sèrie de problemes d'anàlisi de text, com ara anàlisi del sentiment, categorització de temes i molt més.
Fer que el llenguatge humà sigui comprensible per a les màquines és l'objectiu del camp de la intel·ligència artificial del processament del llenguatge natural (PNL), que fa ús de la lingüística i la informàtica.
La NLP permet als ordinadors avaluar automàticament grans quantitats de dades, cosa que us permet identificar ràpidament la informació rellevant.
El text no estructurat (o altres tipus de llenguatge natural) es pot utilitzar amb una varietat de tecnologies per descobrir informació detallada i abordar una sèrie de problemes.
Tot i que no és exhaustiva, la llista d'eines de codi obert que es presenta a continuació és un lloc meravellós per començar per a qualsevol persona o organització interessada a utilitzar el processament del llenguatge natural en els seus projectes.
1. NLTK
Es podria argumentar que el Natural Language Toolkit (NLTK) és l'eina més rica en funcions que he mirat.
S'implementen gairebé totes les tècniques de PNL, incloent categorització, tokenització, derivació, etiquetatge, anàlisi i raonament semàntic.
Podeu seleccionar l'algorisme o l'enfocament precís que voleu utilitzar perquè sovint hi ha diverses implementacions disponibles per a cadascuna.
També s'admeten nombrosos idiomes. Tot i que és bo per a estructures simples, el fet que representi totes les dades com a cadenes fa que sigui difícil aplicar algunes capacitats sofisticades.
En comparació amb altres eines, la biblioteca també és una mica lenta.
Tot plegat, es tracta d'un conjunt d'eines excel·lent per a l'experimentació, l'exploració i les aplicacions que requereixen una certa combinació d'algorismes.
pros
- És la biblioteca de PNL més popular i completa amb diversos tercers afegits.
- En comparació amb altres biblioteques, admet la majoria d'idiomes.
Contres
- difícil d'entendre i utilitzar
- És lent
- no hi ha models xarxes neuronals
- Només divideix el text en frases sense tenir en compte la semàntica
2. espaiosa
SpaCy és el principal rival més probable de NLTK. Tot i que només té una implementació per a cada component NLP, generalment és més ràpid.
A més, tot es representa com un objecte en lloc d'una cadena, cosa que simplifica la interfície per desenvolupar aplicacions.
Tenir una comprensió més profunda de les dades de text us permetrà aconseguir més coses.
Això també facilita la connexió amb altres marcs i eines de ciència de dades. Però en comparació amb NLTK, SpaCy no admet tants idiomes.
Compta amb molts models neuronals per a diferents aspectes del processament i l'anàlisi del llenguatge, així com una interfície d'usuari senzilla amb una gamma condensada d'opcions i una documentació excel·lent.
A més, SpaCy s'ha creat per acollir grans quantitats de dades i està molt documentat.
També inclou una gran quantitat de models de processament del llenguatge natural que ja s'han entrenat, cosa que facilita l'aprenentatge, l'ensenyament i l'ús del processament del llenguatge natural amb SpaCy.
En general, aquesta és una eina excel·lent per a aplicacions noves que no necessiten un mètode específic i han de ser eficients en producció.
pros
- En comparació amb altres coses, és ràpid.
- Aprendre i utilitzar-lo és senzill.
- Els models s'entrenen mitjançant xarxes neuronals
Contres
- menys adaptabilitat en comparació amb NLTK
3. Gensim
Els enfocaments més eficaços i senzills per expressar documents com a vectors semàntics s'aconsegueixen mitjançant l'ús del marc especialitzat de codi obert Python conegut com Gensim.
Gensim va ser creat pels autors per manejar text sense estructura i en brut mitjançant una varietat de màquina d'aprenentatge mètodes; per tant, és una idea intel·ligent utilitzar Gensim per abordar feines com el modelatge de temes.
A més, Gensim troba eficaçment semblances textuals, indexa el contingut i navega entre diferents textos.
És un altament especialitzat Biblioteca Python centrant-se en tasques de modelització de temes utilitzant mètodes d'assignació de Dirichlet latent i altres mètodes LDA).
A més, és bastant bo per trobar textos semblants entre ells, indexar textos i navegar per documents.
Aquesta eina gestiona grans quantitats de dades de manera eficient i ràpida. Aquí teniu alguns tutorials inicials.
pros
- interfície d'usuari senzilla
- ús eficient d'algorismes coneguts
- En un grup d'ordinadors, pot fer l'assignació de Dirichlet latent i l'anàlisi semàntica latent.
Contres
- Està pensat principalment per al modelatge de text no supervisat.
- No té una canalització NLP completa i s'ha d'utilitzar juntament amb altres biblioteques com Spacy o NLTK.
4. TextBlob
TextBlob és una mena d'extensió NLTK.
Mitjançant TextBlob, podeu accedir a nombroses funcions NLTK més fàcilment, i TextBlob també incorpora capacitats de biblioteca de patrons.
Aquesta podria ser una eina útil per utilitzar-la mentre apreneu si acabeu de començar, i es pot utilitzar en producció per a aplicacions que no requereixen gaire rendiment.
Ofereix una interfície molt més fàcil d'utilitzar i senzilla per dur a terme les mateixes funcions de PNL.
És una opció fantàstica per als novells que volen fer tasques de PNL com l'anàlisi de sentiments, la categorització de text i l'etiquetatge de part del discurs perquè la seva corba d'aprenentatge és menor que amb altres eines de codi obert.
TextBlob s'utilitza àmpliament i és excel·lent per a projectes més petits en general.
pros
- La interfície d'usuari de la biblioteca és senzilla i clara.
- Ofereix serveis d'identificació i traducció d'idiomes mitjançant Google Translate.
Contres
- En comparació amb altres, és lent.
- No hi ha models de xarxes neuronals
- No hi ha vectors de paraules integrats
5. OpenNLP
És senzill incorporar OpenNLP amb altres projectes Apache com Apache Flink, Apache NiFi i Apache Spark perquè està allotjat per la Fundació Apache.
És una eina completa de PNL que es pot utilitzar des de la línia d'ordres o com a biblioteca en una aplicació.
Inclou tots els components de processament comuns de la PNL.
A més, ofereix un ampli suport lingüístic. Si utilitzeu Java, OpenNLP és una eina potent amb un munt de capacitats que està preparada per a càrregues de treball de producció.
A més d'habilitar les tasques de NLP més típiques, com ara la tokenització, la segmentació de frases i l'etiquetatge de part de la veu, OpenNLP es pot utilitzar per crear aplicacions de processament de text més complexes.
També s'inclouen la màxima entropia i l'aprenentatge automàtic basat en perceptrons.
pros
- Un model d'eina de formació amb diverses característiques
- Se centra en les tasques bàsiques de PNL i destaca en elles, inclosa la identificació d'entitats, la detecció de frases i la tokenització.
Contres
- manca de capacitats sofisticades; si voleu continuar amb JVM, passar a CoreNLP és el següent pas natural.
6. AllenNLP
AllenNLP és ideal per a aplicacions comercials i anàlisi de dades, ja que es basa en eines i recursos PyTorch.
Es converteix en una eina integral per a l'anàlisi de textos.
Això la converteix en una de les eines de processament del llenguatge natural més sofisticades de la llista. Mentre realitza la resta de tasques de manera independent, AllenNLP preprocesa les dades mitjançant el paquet gratuït de codi obert SpaCy.
El punt de venda clau d'AllenNLP és el fàcil que és d'utilitzar.
AllenNLP racionalitza el procés de processament del llenguatge natural, en contrast amb altres programes de PNL que inclouen diversos mòduls.
Com a conseqüència, els resultats de sortida mai se senten confosos. És una eina fantàstica per a aquells que no tenen gaire coneixement.
pros
- Desenvolupat a la part superior de PyTorch
- excel·lent per explorar i experimentar amb models d'avantguarda
- Es pot utilitzar tant a nivell comercial com acadèmic
Contres
- No apte per a projectes a gran escala que es troben actualment en producció.
Conclusió
Les empreses utilitzen tècniques de PNL per extreure informació de dades de text no estructurades, com ara correus electrònics, ressenyes en línia, mitjans de comunicació social publicacions i molt més. Les eines de codi obert són gratuïtes, són adaptables i ofereixen als desenvolupadors opcions de personalització completes.
A què estas esperant? Fes-los servir de seguida i crea alguna cosa increïble.
Codificació feliç!
Deixa un comentari