Naggugol kami og daghang oras sa pagpakigsulti sa mga tawo online pinaagi sa chat, email, website, ug social media.
Ang kadaghan sa mga datos sa teksto nga among gihimo matag segundo makalikay sa among atensyon, apan, dili kanunay.
Ang mga aksyon ug pagrepaso sa mga kustomer naghatag sa mga organisasyon og bililhon nga impormasyon bahin sa kung unsa ang gipabilhan ug dili uyonan sa mga kustomer sa mga butang ug serbisyo, ingon man kung unsa ang ilang gusto gikan sa usa ka brand.
Ang kadaghanan sa mga negosyo, bisan pa, naglisud gihapon sa pagtino sa labing epektibo nga pamaagi alang sa pagtuki sa datos.
Tungod kay ang kadaghanan sa mga datos wala ma-istruktura, ang mga kompyuter adunay lisud nga panahon sa pagsabut niini, ug ang mano-mano nga paghan-ay niini mahimong makagugol sa panahon.
Ang pagproseso sa daghang mga datos pinaagi sa kamot mahimong hago, monotonous, ug yano nga dili masukod samtang ang usa ka kompanya nagkalapad.
Maayo na lang, ang Natural nga Pagproseso sa Pinulongan makatabang kanimo sa pagpangita sa makahuluganon nga kasayuran sa wala ma-istruktura nga teksto ug pagsulbad sa lainlaing mga isyu sa pag-analisar sa teksto, lakip ang pagtuki sa sentimento, pagkategorya sa hilisgutan, ug uban pa.
Ang paghimo sa tawhanong pinulongan nga masabtan sa mga makina mao ang tumong sa artipisyal nga paniktik nga natad sa pagproseso sa natural nga pinulongan (NLP), nga naggamit sa linguistics ug computer science.
Gitugotan sa NLP ang mga kompyuter nga awtomatiko nga magtimbang-timbang sa daghang mga datos, nga nagpaposible kanimo nga dali nga mailhan ang may kalabutan nga kasayuran.
Ang unstructured text (o uban pang klase sa natural nga lengguwahe) mahimong gamiton uban ang lain-laing mga teknolohiya aron madiskubre ang makahuluganon nga impormasyon ug matubag ang daghang mga isyu.
Bisan kung dili komprehensibo, ang lista sa mga himan nga bukas nga gigikanan nga gipresentar sa ubos usa ka nindot nga lugar nga magsugod alang sa bisan kinsa o bisan unsang organisasyon nga interesado sa paggamit sa natural nga pagproseso sa sinultian sa ilang mga proyekto.
1. NLTK
Mahimong makiglalis ang usa nga ang Natural Language Toolkit (NLTK) mao ang pinakadaghang bahin nga himan nga akong gitan-aw.
Halos tanan nga mga pamaagi sa NLP gipatuman, lakip ang pagkategorya, tokenization, stemming, tagging, parsing, ug semantic nga pangatarungan.
Mahimo nimong pilion ang tukma nga algorithm o pamaagi nga gusto nimong gamiton tungod kay kanunay adunay daghang mga pagpatuman nga magamit alang sa matag usa.
Daghang mga pinulongan ang gisuportahan usab. Bisan kung kini maayo alang sa yano nga mga istruktura, ang kamatuoran nga kini nagrepresentar sa tanan nga datos ingon mga kuldas naghimo nga mahagiton ang paggamit sa pipila ka mga sopistikado nga kapabilidad.
Kung itandi sa ubang mga himan, ang librarya usab medyo hinay.
Tanan nga butang nga gikonsiderar, kini usa ka maayo kaayo nga toolset alang sa eksperimento, eksplorasyon, ug mga aplikasyon nga nanginahanglan usa ka piho nga pagsagol sa mga algorithm.
pros
- Kini ang labing inila ug kompleto nga librarya sa NLP nga adunay daghang ikatulo nga mga pagdugang.
- Kon itandi sa ubang mga librarya, kini nagsuporta sa kadaghanan sa mga pinulongan.
disbentaha
- lisud sabton ug gamiton
- Kini hinay
- walay mga modelo sa neural networks
- Gibahin lamang niini ang teksto ngadto sa mga tudling-pulong nga wala gikonsiderar ang mga semantika
2. Spacy
Ang SpaCy mao ang labing lagmit nga labing kaatbang sa NLTK. Bisan kung kini adunay usa ra nga pagpatuman alang sa matag sangkap sa NLP, kini sa kasagaran mas paspas.
Dugang pa, ang tanan girepresentahan isip usa ka butang kay sa usa ka pisi, nga nagpasimple sa interface alang sa pagpalambo sa mga app.
Ang pagbaton ug mas lawom nga pagsabot sa imong text data makapahimo kanimo sa pagbuhat ug mas daghan.
Gipadali usab niini ang pagkonektar sa daghang uban pang mga balangkas ug mga gamit sa siyensya sa datos. Apan kung itandi sa NLTK, ang SpaCy wala mosuporta sa daghang mga pinulongan.
Nagpakita kini daghang mga modelo sa neural alang sa lainlaing mga aspeto sa pagproseso ug pagtuki sa sinultian, ingon man usa ka prangka nga interface sa gumagamit nga adunay usa ka mubu nga lainlaing mga kapilian ug maayo kaayo nga dokumentasyon.
Dugang pa, ang SpaCy gitukod aron ma-accommodate ang daghang mga datos ug labi ka hingpit nga nadokumento.
Naglakip usab kini sa daghang mga modelo alang sa pagproseso sa natural nga sinultian nga nabansay na, nga nagpadali sa pagkat-on, pagtudlo, ug paggamit sa pagproseso sa natural nga sinultian sa SpaCy.
Sa kinatibuk-an, kini usa ka maayo kaayo nga himan alang sa mga bag-ong apps nga wala magkinahanglan usa ka piho nga pamaagi ug kinahanglan nga pasundayag sa produksiyon.
pros
- Kung itandi sa ubang mga butang, kini dali.
- Ang pagkat-on ug paggamit niini yano ra.
- Ang mga modelo gibansay gamit ang mga neural network
disbentaha
- dili kaayo adaptability kon itandi sa NLTK
3. Gensim
Ang labing epektibo ug sayon nga mga pamaagi sa pagpahayag sa mga dokumento isip semantic vectors makab-ot pinaagi sa paggamit sa espesyal nga open-source nga Python framework nga nailhang Gensim.
Ang Gensim gimugna sa mga tagsulat aron pagdumala sa hilaw, dili istruktura nga yano nga teksto gamit ang usa ka hanay sa pagkat-on sa makina mga pamaagi; busa, usa ka maalamon nga ideya nga gamiton ang Gensim aron masulbad ang mga trabaho sama sa Pagmodelo sa Topic.
Dugang pa, epektibo nga nakit-an ni Gensim ang pagkaparehas sa teksto, pag-index sa sulud, ug pag-navigate taliwala sa lahi nga mga teksto.
Kini usa ka labi ka espesyalista librarya sa Python pagtutok sa mga buluhaton sa pagmodelo sa hilisgutan nga naggamit sa Latent Dirichlet Allocation ug uban pang LDA) nga mga pamaagi.
Dugang pa, kini maayo kaayo sa pagpangita sa mga teksto nga parehas sa usag usa, pag-index sa mga teksto, ug pag-navigate sa mga papel.
Kini nga himan nagdumala sa daghang mga datos nga episyente ug dali. Ania ang pipila ka nagsugod nga mga panudlo.
pros
- yano nga user interface
- episyente nga paggamit sa iladong mga algorithm
- Sa usa ka grupo sa mga kompyuter, kini makahimo sa tago nga Dirichlet alokasyon ug tinago nga semantic analysis.
disbentaha
- Kasagaran kini gituyo alang sa wala gibantayan nga pagmodelo sa teksto.
- Kini kulang sa usa ka kompleto nga NLP pipeline ug kinahanglan gamiton kauban sa ubang mga librarya sama sa Spacy o NLTK.
4. TextBlob
Ang TextBlob usa ka matang sa extension sa NLTK.
Pinaagi sa TextBlob, mas dali nimo ma-access ang daghang mga function sa NLTK, ug gilakip usab sa TextBlob ang mga kapabilidad sa librarya sa Pattern.
Mahimong usa kini ka mapuslanon nga himan nga gamiton samtang nagkat-on kung nagsugod ka pa lang, ug mahimo kini magamit sa produksiyon alang sa mga aplikasyon nga wala magkinahanglan daghang pasundayag.
Nagtanyag kini usa ka labi ka labi ka user-friendly ug prangka nga interface alang sa pagpatuman sa parehas nga mga gimbuhaton sa NLP.
Kini usa ka maayo nga kapilian alang sa mga bag-ohan nga gusto nga mobuhat sa mga buluhaton sa NLP sama sa pag-analisar sa sentimento, pagkategorya sa teksto, ug part-of-speech tagging tungod kay ang kurba sa pagkat-on niini mas gamay kaysa sa ubang mga himan nga bukas nga gigikanan.
Ang TextBlob kaylap nga gigamit ug maayo kaayo alang sa gagmay nga mga proyekto sa kinatibuk-an.
pros
- Simple ug klaro ang user interface sa library.
- Nagtanyag kini og mga serbisyo sa pag-ila sa pinulongan ug paghubad gamit ang Google Translate.
disbentaha
- Kon itandi sa uban, kini hinay.
- Walay mga modelo sa mga neural network
- Walay pulong nga mga vector nga gisagol
5. OpenNLP
Sayon nga ilakip ang OpenNLP sa ubang mga proyekto sa Apache sama sa Apache Flink, Apache NiFi, ug Apache Spark tungod kay kini gi-host sa Apache Foundation.
Kini usa ka komprehensibo nga tool sa NLP nga magamit gikan sa command line o ingon usa ka librarya sa usa ka aplikasyon.
Naglakip kini sa tanan nga sagad nga mga sangkap sa pagproseso sa NLP.
Dugang pa, nagtanyag kini daghang suporta sa sinultian. Kung naggamit ka sa Java, ang OpenNLP usa ka lig-on nga himan nga adunay usa ka tonelada nga kapabilidad nga giandam alang sa mga workload sa produksiyon.
Dugang pa sa pagpagana sa labing kasagarang mga buluhaton sa NLP, sama sa tokenization, sentence segmentation, ug part-of-speech tagging, ang OpenNLP mahimong magamit sa paghimo og mas komplikadong text processing applications.
Gilakip usab ang labing kadaghan nga entropy ug perceptron-based machine learning.
pros
- Usa ka modelo nga himan sa pagbansay nga adunay daghang mga bahin
- Nagtutok sa mga batakang buluhaton sa NLP ug milabaw niini, lakip ang pag-ila sa entidad, pagtuki sa mga pulong, ug tokenization.
disbentaha
- kulang sa sopistikado nga mga kapabilidad; kung gusto nimo magpadayon sa JVM, ang pagbalhin sa CoreNLP mao ang sunod nga natural nga lakang.
6. AllenNLP
Ang AllenNLP maayo alang sa komersyal nga aplikasyon ug pagtuki sa datos tungod kay kini gitukod sa mga himan ug kahinguhaan sa PyTorch.
Nahimo kini nga usa ka magamit nga himan alang sa pagtuki sa teksto.
Kini naghimo niini nga usa sa lista nga mas sopistikado nga natural nga mga himan sa pagproseso sa pinulongan. Samtang nagabuhat sa uban nga mga buluhaton nga independente, ang AllenNLP nag-preprocess sa datos gamit ang libre nga SpaCy open-source package.
Ang panguna nga punto sa pagbaligya sa AllenNLP mao kung unsa kadali kini gamiton.
Gipahapsay sa AllenNLP ang proseso sa pagproseso sa natural nga pinulongan, sukwahi sa ubang mga programa sa NLP nga naglakip sa daghang mga module.
Ingon usa ka sangputanan, ang mga resulta sa output dili gyud makalibog. Kini usa ka talagsaon nga himan alang niadtong walay daghang kahibalo.
pros
- Gipalambo sa ibabaw sa PyTorch
- maayo kaayo alang sa pagsuhid ug pag-eksperimento gamit ang mga cutting-edge nga mga modelo
- Mahimo kining gamiton sa komersyo ug sa akademiko
disbentaha
- Dili angay alang sa dagkong mga proyekto nga karon anaa sa produksyon.
Panapos
Gigamit sa mga kompanya ang mga pamaagi sa NLP aron makuha ang mga panan-aw gikan sa wala’y istruktura nga datos sa teksto sama sa mga email, mga pagsusi sa online, social media mga pag-post, ug uban pa. Ang mga galamiton sa open-source walay bayad, mapahiangay, ug naghatag sa mga developer sa kompletong mga kapilian sa pag-customize.
Unsa pay imong gihulat? Gamita kini dayon ug paghimo usa ka butang nga dili katuohan.
Malipayon nga Coding!
Leave sa usa ka Reply