Trávíme spoustu času komunikací s lidmi online prostřednictvím chatu, e-mailu, webových stránek a sociálních sítí.
Obrovské objemy textových dat, které produkujeme každou sekundu, unikají naší pozornosti, ale ne vždy.
Akce a recenze zákazníků poskytují organizacím neocenitelné informace o tom, co zákazníci oceňují a co neschvalují na zboží a službách, a také o tom, co od značky chtějí.
Většina podniků má však stále potíže s určením nejúčinnější metody analýzy dat.
Vzhledem k tomu, že velká část dat je nestrukturovaná, počítače je obtížně chápou a ruční třídění by bylo extrémně časově náročné.
Ruční zpracování velkého množství dat se s rozšiřováním firmy stává pracným, monotónním a jednoduše neškálovatelným.
Naštěstí vám zpracování přirozeného jazyka může pomoci najít užitečné informace v nestrukturovaném textu a vyřešit řadu problémů s analýzou textu, včetně analýza sentimentu, kategorizace předmětů a další.
Učinit lidský jazyk srozumitelným strojům je cílem oboru umělé inteligence zpracování přirozeného jazyka (NLP), který využívá lingvistiku a informatiku.
NLP umožňuje počítačům automaticky vyhodnocovat obrovské množství dat, což vám umožňuje rychle identifikovat relevantní informace.
Nestrukturovaný text (nebo jiné druhy přirozeného jazyka) lze použít s řadou technologií k odhalení zasvěcených informací a řešení řady problémů.
I když v žádném případě není vyčerpávající, níže uvedený seznam nástrojů s otevřeným zdrojovým kódem je skvělým místem, kde začít pro každého nebo jakoukoli organizaci, která má zájem o použití zpracování přirozeného jazyka ve svých projektech.
1. NLTK
Někdo by mohl namítnout, že Natural Language Toolkit (NLTK) je nejbohatší nástroj, na který jsem se díval.
Jsou implementovány téměř všechny techniky NLP, včetně kategorizace, tokenizace, stemmingu, značkování, analýzy a sémantického uvažování.
Můžete si vybrat přesný algoritmus nebo přístup, který chcete použít, protože pro každý je často k dispozici několik implementací.
Podporováno je také mnoho jazyků. Ačkoli je to dobré pro jednoduché struktury, skutečnost, že reprezentuje všechna data jako řetězce, ztěžuje použití některých sofistikovaných funkcí.
Ve srovnání s jinými nástroji je knihovna také trochu pomalá.
Když vezmeme v úvahu všechny okolnosti, jedná se o vynikající sadu nástrojů pro experimentování, průzkum a aplikace, které vyžadují určitou kombinaci algoritmů.
Klady
- Je to nejoblíbenější a nejúplnější knihovna NLP s několika třetími přírůstky.
- Ve srovnání s jinými knihovnami podporuje většinu jazyků.
Nevýhody
- těžké pochopit a využít
- Je to pomalé
- žádné modely neuronové sítě
- Pouze rozděluje text na věty bez ohledu na sémantiku
2. spacy
SpaCy je nejpravděpodobnějším největším soupeřem NLTK. Ačkoli má pouze jednu implementaci pro každou komponentu NLP, je obecně rychlejší.
Navíc je vše reprezentováno jako objekt, nikoli řetězec, což zjednodušuje rozhraní pro vývoj aplikací.
Hlubší pochopení textových dat vám umožní dosáhnout více.
To také usnadňuje propojení s několika dalšími rámci a nástroji pro datovou vědu. Ale ve srovnání s NLTK SpaCy nepodporuje tolik jazyků.
Obsahuje mnoho neuronových modelů pro různé aspekty zpracování a analýzy jazyka, stejně jako přímočaré uživatelské rozhraní se zhuštěným rozsahem možností a vynikající dokumentací.
Kromě toho byl SpaCy navržen tak, aby pojal obrovské množství dat a je mimořádně důkladně zdokumentován.
Zahrnuje také množství modelů pro zpracování přirozeného jazyka, které již byly vyškoleny, což usnadňuje učení, výuku a používání zpracování přirozeného jazyka pomocí SpaCy.
Celkově je to vynikající nástroj pro nové aplikace, které nepotřebují konkrétní metodu a musí být výkonné ve výrobě.
Klady
- Ve srovnání s jinými věcmi je to rychlé.
- Učení a používání je jednoduché.
- modely jsou trénovány pomocí neuronových sítí
Nevýhody
- menší adaptabilita ve srovnání s NLTK
3. Gensim
Nejúčinnější a nejsnazší přístupy k vyjádření dokumentů jako sémantických vektorů jsou dosaženy pomocí specializovaného open-source rámce Python známého jako Gensim.
Gensim byl vytvořen autory pro zpracování surového, nestrukturovaného prostého textu pomocí řady strojové učení metody; proto je chytrý nápad používat Gensim k řešení úloh, jako je tématické modelování.
Kromě toho Gensim efektivně nachází textové podobnosti, indexuje obsah a prochází mezi různými texty.
Jedná se o vysoce specializovanou Knihovna Python se zaměřením na tématické modelovací úlohy využívající latentní Dirichletovu alokaci a další metody LDA).
Kromě toho je docela dobrý při hledání textů, které jsou si navzájem podobné, indexování textů a procházení dokumentů.
Tento nástroj efektivně a rychle zpracovává obrovské množství dat. Zde je několik úvodních tutoriálů.
Klady
- jednoduché uživatelské rozhraní
- efektivní využití dobře známých algoritmů
- Na skupině počítačů může provádět latentní Dirichletovu alokaci a latentní sémantickou analýzu.
Nevýhody
- Většinou je určen pro modelování textu bez dozoru.
- Postrádá kompletní kanál NLP a měl by být používán ve spojení s jinými knihovnami, jako je Spacy nebo NLTK.
4. TextBlob
TextBlob je druh rozšíření NLTK.
Prostřednictvím TextBlob můžete snadněji přistupovat k řadě funkcí NLTK a TextBlob také zahrnuje funkce knihovny vzorů.
To by mohl být užitečný nástroj, který lze použít při učení, pokud právě začínáte, a lze jej použít v produkci aplikací, které nevyžadují velký výkon.
Nabízí mnohem uživatelsky přívětivější a přímočařejší rozhraní pro provádění stejných funkcí NLP.
Je to skvělá volba pro nováčky, kteří chtějí převzít úkoly NLP, jako je analýza sentimentu, kategorizace textu a značkování slovními druhy, protože křivka učení je kratší než u jiných nástrojů s otevřeným zdrojovým kódem.
TextBlob je široce používaný a celkově vynikající pro menší projekty.
Klady
- Uživatelské rozhraní knihovny je jednoduché a přehledné.
- Nabízí jazykovou identifikaci a překladatelské služby pomocí Google Translate.
Nevýhody
- Ve srovnání s ostatními je to pomalé.
- Žádné modely neuronových sítí
- Nejsou integrovány žádné vektory slov
5. OpenNLP
Je snadné začlenit OpenNLP s dalšími projekty Apache, jako je Apache Flink, Apache NiFi a Apache Spark, protože je hostován nadací Apache Foundation.
Jedná se o komplexní nástroj NLP, který lze použít z příkazového řádku nebo jako knihovnu v aplikaci.
Zahrnuje všechny běžné komponenty zpracování NLP.
Navíc nabízí rozsáhlou jazykovou podporu. Pokud používáte Javu, OpenNLP je silný nástroj se spoustou funkcí, který je připraven na produkční zátěž.
Kromě umožnění nejtypičtějších úloh NLP, jako je tokenizace, segmentace vět a značkování slovních druhů, lze OpenNLP použít k vytváření složitějších aplikací pro zpracování textu.
Zahrnuty jsou také maximální entropie a strojové učení založené na perceptronech.
Klady
- Modelový tréninkový nástroj s několika funkcemi
- Zaměřuje se na základní úkoly NLP a vyniká v nich, včetně identifikace entit, detekce frází a tokenizace.
Nevýhody
- postrádá sofistikované schopnosti; pokud chcete pokračovat s JVM, přechod na CoreNLP je dalším přirozeným krokem.
6. AllenNLP
AllenNLP je ideální pro komerční aplikace a analýzu dat, protože je postaven na nástrojích a zdrojích PyTorch.
Rozvíjí se v všezahrnující nástroj pro analýzu textu.
Díky tomu se jedná o jeden z důmyslnějších nástrojů pro zpracování přirozeného jazyka na seznamu. Zatímco ostatní úkoly provádí nezávisle, AllenNLP předzpracovává data pomocí bezplatného open-source balíčku SpaCy.
Klíčovým prodejním argumentem AllenNLP je, jak snadné je použití.
AllenNLP zefektivňuje proces zpracování přirozeného jazyka, na rozdíl od jiných programů NLP, které obsahují několik modulů.
Výsledkem je, že výstupní výsledky nikdy nebudou matoucí. Je to fantastický nástroj pro ty, kteří nemají velké znalosti.
Klady
- Vyvinutý na vrcholu PyTorch
- vynikající pro zkoumání a experimentování s využitím nejmodernějších modelů
- Může být použit jak komerčně, tak akademicky
Nevýhody
- Nevhodné pro rozsáhlé projekty, které jsou právě ve výrobě.
Proč investovat do čističky vzduchu?
Společnosti využívají techniky NLP k získávání poznatků z nestrukturovaných textových dat, jako jsou e-maily, online recenze, sociální média příspěvky a další. Nástroje s otevřeným zdrojovým kódem jsou bezplatné, přizpůsobitelné a poskytují vývojářům kompletní možnosti přizpůsobení.
Na co čekáš? Použijte je hned a vytvořte něco neuvěřitelného.
Šťastné kódování!
Napsat komentář