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Passemu assai tempu à cumunicà cù e persone in linea per via di chat, email, siti web è e social media.
L'enormi volumi di dati di testu chì pruduciamu ogni siconda scappanu a nostra attenzione, ma micca sempre.
L'azzioni è e recensioni di i clienti furniscenu à l'urganisazioni infurmazioni inestimabili nantu à ciò chì i clienti apprezzanu è disappruvanu in i beni è servizii, è ancu ciò chì volenu da una marca.
A maiò parte di l'imprese, però, anu sempre difficultà à determinà u metudu più efficace per l'analisi di dati.
Siccomu a maiò parte di e dati ùn sò micca strutturati, l'urdinatori anu un tempu difficiuli di capiscenu, è l'ordinamentu manualmente seria assai tempu.
Trattamentu di una mansa di dati à a manu diventa laboriosa, monotona è simplicemente inescalabile cum'è una ditta si espansione.
Fortunatamente, u Trattamentu di a Lingua Naturale pò aiutà vi à truvà infurmazioni insightful in testu non strutturatu è risolve una serie di prublemi di analisi di testu, cumprese analisi di sintimentu, categurizazione di u sughjettu, è più.
Fà a lingua umana comprensibile à i machini hè u scopu di u campu di l'intelligenza artificiale di u processu di lingua naturale (NLP), chì face usu di linguistica è informatica.
NLP permette à l'urdinatori di valutà automaticamente enormi quantità di dati, facendu pussibule di identificà rapidamente l'infurmazioni pertinenti.
U testu non strutturatu (o altri tipi di lingua naturale) pò esse usatu cù una gamma di tecnulugii per scopre infurmazioni insightful è indirizzà una quantità di prublemi.
Ancu s'ellu ùn hè micca cumpletu, a lista di l'arnesi open-source presentata quì sottu hè un locu maravigliu per inizià per qualcunu o qualsiasi urganizazione interessata à utilizà a trasfurmazioni di lingua naturale in i so prughjetti.
1. NLTK
Si pudia argumentà chì u Natural Language Toolkit (NLTK) hè u strumentu più riccu di funziunalità ch'e aghju vistu.
Quasi tutte e tecniche di NLP sò implementate, cumprese categurizazione, tokenizazione, stemming, tagging, parsing è ragiunamentu semanticu.
Pudete selezziunate l'algoritmu precisu o l'approcciu chì vulete utilizà perchè ci sò spessu parechje implementazioni dispunibili per ognunu.
Numerose lingue sò supportate ancu. Ancu s'ellu hè bonu per strutturi simplici, u fattu chì rapprisenta tutte e dati cum'è corde rende sfida à applicà alcune capacità sofisticate.
In paragunà à l'altri arnesi, a biblioteca hè ancu un pocu lenta.
Tuttu ciò chì hè cunsideratu, questu hè un eccellente set di strumenti per l'esperimentazione, l'esplorazione è l'applicazioni chì necessitanu una certa mistura di algoritmi.
Runzinu
- Hè a libreria NLP più famosa è cumpleta cù parechje terze aghjunte.
- In cunfrontu cù altre biblioteche, sustene a maiò parte di e lingue.
Cons
- difficili da capisce è aduprà
- Hè lentu
- senza mudelli Redes neuronali
- Solu divide u testu in frasi senza cunsiderà a semantica
2. Spaziu
SpaCy hè u più probabile rivale di NLTK. Ancu s'ellu hà solu una implementazione per ogni cumpunente NLP, hè generalmente più veloce.
Inoltre, tuttu hè rapprisintatu cum'è un ughjettu piuttostu cà una stringa, chì simplifica l'interfaccia per sviluppà app.
Avè una capiscitura più prufonda di i vostri dati di testu vi permetterà di fà più.
Questu hè ancu più faciule per cunnetta cù parechji altri quadri è strumenti di scienza di dati. Ma paragunatu à NLTK, SpaCy ùn sustene micca tante lingue.
Presenta parechji mudelli neurali per diversi aspetti di l'elaborazione è l'analisi di a lingua, è ancu una interfaccia d'utilizatore diretta cù una gamma condensata di opzioni è una documentazione eccellente.
Inoltre, SpaCy hè stata custruita per accoglie quantità enormi di dati è hè estremamente documentatu.
Include ancu una mansa di mudelli per l'elaborazione di a lingua naturale chì sò digià furmati, rendendu più faciule d'amparà, d'insignà è di l'usu di u trattamentu di a lingua naturale cù SpaCy.
In generale, questu hè un strumentu eccellente per l'applicazioni novi chì ùn anu micca bisognu di un metudu specificu è deve esse performante in a produzzione.
Runzinu
- Comparatu à altre cose, hè prestu.
- Amparate è aduprà hè simplice.
- I mudelli sò furmatu cù e rete neurale
Cons
- menu adattabilità in paragone à NLTK
3. Gensim
L'approcciu più efficaci è faciule per sprime documenti cum'è vettori semantici sò ottenuti utilizendu u framework Python open-source specializatu cunnisciutu cum'è Gensim.
Gensim hè stata creata da l'autori per trattà u testu chjaru brutu, senza struttura cù una gamma di machine learning metudi; per quessa, hè una idea intelligente di utilizà Gensim per affruntà impieghi cum'è Modelling Topic.
Inoltre, Gensim trova in modu efficace similitudini testuali, indici u cuntenutu, è naviga trà testi distinti.
Hè un altamente specializatu Biblioteca Python cuncintrau nantu à i travaglii di mudellu di tema chì utilizanu l'Allocazione di Dirichlet Latente è altri metudi LDA).
Inoltre, hè abbastanza bè à truvà testi chì sò simili l'un à l'altru, indexing testi, è navigà trà i documenti.
Stu strumentu gestisce quantità massive di dati in modu efficiente è rapidamente. Eccu alcuni tutoriali di partenza.
Runzinu
- interfaccia d'utilizatore simplice
- usu efficace di algoritmi cunnisciuti
- Nantu à un gruppu di computer, pò fà l'allocazione di Dirichlet latente è l'analisi semantica latente.
Cons
- Hè soprattuttu destinatu à u mudellu di testu senza supervisione.
- Manca un pipeline NLP cumpletu è deve esse usatu in cunjunzione cù altre biblioteche cum'è Spacy o NLTK.
4. TextBlob
TextBlob hè una sorta di estensione NLTK.
Per mezu di TextBlob, pudete accede à numerose funzioni NLTK più facilmente, è TextBlob incorpora ancu e capacità di a biblioteca di Pattern.
Questu puderia esse un strumentu utile à aduprà mentre amparà s'ellu avete principiatu, è pò esse usatu in a produzzione per applicazioni chì ùn necessitanu micca assai prestazioni.
Offre una interfaccia assai più amichevule è simplice per eseguisce e stesse funzioni NLP.
Hè una grande opzione per i principianti chì volenu piglià compiti di NLP cum'è l'analisi di sentimenti, categurizazione di testu è tagging part-of-speech perchè a so curva d'apprendimentu hè menu cà cù altri strumenti open-source.
TextBlob hè largamente utilizatu è eccellente per i prughjetti più chjuchi in generale.
Runzinu
- L'interfaccia d'utilizatore di a biblioteca hè simplice è chjara.
- Offre servizii d'identificazione di lingua è traduzzione cù Google Translate.
Cons
- In paragunà à l'altri, hè lentu.
- Nisun mudellu di rete neurale
- Nisun vettori di parolle integrati
5. OpenNLP
Hè simplice per incorpore OpenNLP cù altri prughjetti Apache cum'è Apache Flink, Apache NiFi è Apache Spark perchè hè ospitatu da a Fundazione Apache.
Hè un strumentu NLP cumpletu chì pò esse usatu da a linea di cummanda o cum'è una biblioteca in una applicazione.
Include tutti i cumpunenti di trasfurmazioni cumuni di u NLP.
Inoltre, offre un supportu linguisticu estensivu. Sè vo aduprate Java, OpenNLP hè un strumentu forte cù una tonna di capacità chì hè preparatu per carichi di travagliu di produzzione.
In più di attivà i travaglii più tipici di NLP, cum'è a tokenizazione, a segmentazione di frase, è l'etichettatura di parte di u discorsu, OpenNLP pò esse usatu per creà applicazioni di trasfurmazioni di testu più cumplesse.
L'entropia massima è l'apprendimentu automaticu basatu in perceptron sò ancu inclusi.
Runzinu
- Un strumentu di furmazione mudellu cù parechje caratteristiche
- Si focalizeghja nantu à e funzioni basiche di NLP è eccelle in elli, cumprese l'identificazione di l'entità, a rilevazione di frasi è a tokenizazione.
Cons
- manca di capacità sofisticate; se vulete cuntinuà cù JVM, trasferendu à CoreNLP hè u prossimu passu naturali.
6. AllenNLP
AllenNLP hè ideale per l'applicazioni cummerciale è l'analisi di dati postu chì hè custruitu nantu à l'arnesi è e risorse PyTorch.
Si sviluppeghja in un strumentu cumpletu per l'analisi di testu.
Questu face unu di i strumenti di trasfurmazioni di lingua naturali più sufisticati di a lista. Mentre esegue l'altri compiti indipindentamente, AllenNLP preprocessa i dati utilizendu u pacchettu open-source SpaCy gratuitu.
U puntu di vendita chjave di AllenNLP hè quantu faciule d'utilizà.
AllenNLP razionalizza u prucessu di trasfurmazioni di a lingua naturale, in cuntrastu cù altri prugrammi NLP chì includenu parechji moduli.
In cunseguenza, i risultati di output ùn si sentenu mai cunfusu. Hè un strumentu fantasticu per quelli chì ùn anu assai sapè.
Runzinu
- Sviluppatu nantu à PyTorch
- eccellente per spiegà è sperimentà cù mudelli di punta
- Pò esse usatu sia cummirciali sia accademicu
Cons
- Ùn hè micca adattatu per i prughjetti à grande scala chì sò attualmente in produzzione.
cunchiusioni
L'imprese utilizanu tecniche NLP per caccià insights da dati di testu micca strutturati cum'è email, recensioni in linea, suciali, di cumunicazione pubblicazioni, è di più. L'arnesi open-source sò gratuiti, adattabili è dà à i sviluppatori opzioni di persunalizazione cumplete.
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Felice Codificazione!
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