Rydyn ni'n treulio llawer o amser yn cyfathrebu â phobl ar-lein trwy sgwrsio, e-bost, gwefannau a chyfryngau cymdeithasol.
Mae'r cyfeintiau enfawr o ddata testun a gynhyrchwn bob eiliad yn dianc rhag ein sylw, ond, nid bob amser.
Mae gweithredoedd ac adolygiadau cwsmeriaid yn rhoi gwybodaeth amhrisiadwy i sefydliadau am yr hyn y mae cwsmeriaid yn ei werthfawrogi ac yn anghymeradwyo mewn nwyddau a gwasanaethau, yn ogystal â'r hyn y maent ei eisiau gan frand.
Mae mwyafrif y busnesau, fodd bynnag, yn dal i gael anhawster penderfynu ar y dull mwyaf effeithiol o ddadansoddi data.
Gan fod llawer o'r data yn anstrwythuredig, mae cyfrifiaduron yn cael amser anodd i'w ddeall, a byddai'n cymryd llawer o amser i'w ddidoli â llaw.
Mae prosesu llawer o ddata â llaw yn dod yn llafurus, yn undonog, ac yn syml yn anscaladwy wrth i gwmni ehangu.
Diolch byth, gall Natural Language Processing eich cynorthwyo i ddod o hyd i wybodaeth dreiddgar mewn testun distrwythur a datrys ystod o faterion dadansoddi testun, gan gynnwys dadansoddiad teimlad, categoreiddio pynciau, a mwy.
Gwneud iaith ddynol yn ddealladwy i beiriannau yw nod maes deallusrwydd artiffisial prosesu iaith naturiol (NLP), sy'n defnyddio ieithyddiaeth a chyfrifiadureg.
Mae NLP yn galluogi cyfrifiaduron i werthuso symiau enfawr o ddata yn awtomatig, gan ei gwneud hi'n bosibl i chi nodi gwybodaeth berthnasol yn gyflym.
Gellir defnyddio testun anstrwythuredig (neu fathau eraill o iaith naturiol) gydag amrywiaeth o dechnolegau i ddatgelu gwybodaeth dreiddgar a mynd i'r afael â nifer o faterion.
Er nad yw'n gynhwysfawr o bell ffordd, mae'r rhestr o offer ffynhonnell agored a gyflwynir isod yn fan cychwyn gwych i unrhyw un neu unrhyw sefydliad sydd â diddordeb mewn defnyddio prosesu iaith naturiol yn eu prosiectau.
1. NLTK
Gellid dadlau mai Pecyn Cymorth Iaith Naturiol (NLTK) yw'r offeryn mwyaf cyfoethog o nodweddion yr wyf wedi edrych arno.
Mae bron pob un o'r technegau NLP yn cael eu gweithredu, gan gynnwys categoreiddio, tokenization, deillio, tagio, dosrannu, a rhesymu semantig.
Gallwch ddewis yr union algorithm neu ddull yr ydych am ei ddefnyddio oherwydd yn aml mae sawl gweithrediad ar gael ar gyfer pob un.
Cefnogir nifer o ieithoedd hefyd. Er ei fod yn dda ar gyfer strwythurau syml, mae'r ffaith ei fod yn cynrychioli'r holl ddata fel llinynnau yn ei gwneud hi'n heriol cymhwyso rhai galluoedd soffistigedig.
O'i gymharu ag offer eraill, mae'r llyfrgell hefyd ychydig yn swrth.
Pob peth a ystyriwyd, mae hon yn set offer ardderchog ar gyfer arbrofi, archwilio, a chymwysiadau sy'n gofyn am gymysgedd penodol o algorithmau.
Pros
- Dyma'r llyfrgell NLP fwyaf poblogaidd a chyflawn gyda sawl trydydd ychwanegiad.
- O'i gymharu â llyfrgelloedd eraill, mae'n cefnogi'r mwyafrif o ieithoedd.
anfanteision
- anodd ei ddeall a'i ddefnyddio
- Mae'n araf
- dim modelau o rhwydweithiau nefol
- Nid yw ond yn rhannu'r testun yn frawddegau heb ystyried y semanteg
2. ofod
SpaCy yw cystadleuydd mwyaf tebygol NLTK. Er mai dim ond un gweithrediad sydd ganddo ar gyfer pob cydran NLP, mae'n gyflymach ar y cyfan.
Yn ogystal, mae popeth yn cael ei gynrychioli fel gwrthrych yn hytrach na llinyn, sy'n symleiddio'r rhyngwyneb ar gyfer datblygu apps.
Bydd cael gafael ddyfnach ar eich data testun yn eich galluogi i gyflawni mwy.
Mae hyn hefyd yn ei gwneud yn haws iddo gysylltu â sawl fframwaith arall ac offer gwyddor data. Ond o'i gymharu â NLTK, nid yw SpaCy yn cefnogi cymaint o ieithoedd.
Mae'n cynnwys llawer o fodelau niwral ar gyfer gwahanol agweddau ar brosesu a dadansoddi iaith, yn ogystal â rhyngwyneb defnyddiwr syml gydag ystod gryno o opsiynau a dogfennaeth ragorol.
Yn ogystal, mae SpaCy wedi'i adeiladu i gynnwys llawer iawn o ddata ac mae wedi'i ddogfennu'n hynod drylwyr.
Mae hefyd yn cynnwys llu o fodelau ar gyfer prosesu iaith naturiol sydd eisoes wedi'u hyfforddi, gan ei gwneud hi'n haws dysgu, addysgu a defnyddio prosesu iaith naturiol gyda SpaCy.
Ar y cyfan, mae hwn yn offeryn rhagorol ar gyfer apiau newydd nad oes angen dull penodol arnynt ac sydd angen bod yn berfformiwr wrth gynhyrchu.
Pros
- O'i gymharu â phethau eraill, mae'n gyflym.
- Mae ei ddysgu a'i ddefnyddio yn syml.
- hyfforddir modelau gan ddefnyddio rhwydweithiau niwral
anfanteision
- llai o allu i addasu o gymharu â NLTK
3. Gensim
Cyflawnir y dulliau mwyaf effeithiol a hawdd o fynegi dogfennau fel fectorau semantig trwy ddefnyddio'r fframwaith Python ffynhonnell agored arbenigol a elwir yn Gensim.
Crëwyd Gensim gan yr awduron i drin testun plaen amrwd, distrwythur gan ddefnyddio ystod o dysgu peiriant dulliau; felly, mae'n syniad doeth defnyddio Gensim i fynd i'r afael â swyddi fel Modelu Pwnc.
Yn ogystal, mae Gensim i bob pwrpas yn dod o hyd i debygrwydd testunol, yn mynegeio cynnwys, ac yn llywio rhwng testunau gwahanol.
Mae'n hynod arbenigol Llyfrgell Python canolbwyntio ar dasgau modelu testun gan ddefnyddio dulliau Dyrannu Dirichlet Cudd a LDA eraill.
Yn ogystal, mae'n eithaf da am ddod o hyd i destunau sy'n debyg i'w gilydd, mynegeio testunau, a llywio ar draws papurau.
Mae'r offeryn hwn yn trin symiau enfawr o ddata yn effeithlon ac yn gyflym. Dyma rai tiwtorialau cychwynnol.
Pros
- rhyngwyneb defnyddiwr syml
- defnydd effeithlon o algorithmau adnabyddus
- Ar grŵp o gyfrifiaduron, gall wneud dyraniad Dirichlet cudd a dadansoddiad semantig cudd.
anfanteision
- Fe'i bwriedir yn bennaf ar gyfer modelu testun heb oruchwyliaeth.
- Nid oes ganddo biblinell NLP gyflawn a dylid ei ddefnyddio ar y cyd â llyfrgelloedd eraill fel Spacy neu NLTK.
4. TestunBlob
Mae TextBlob yn fath o estyniad NLTK.
Trwy TextBlob, gallwch gyrchu nifer o swyddogaethau NLTK yn haws, ac mae TextBlob hefyd yn ymgorffori galluoedd llyfrgell Patrwm.
Gallai hwn fod yn offeryn defnyddiol i'w ddefnyddio wrth ddysgu os ydych chi newydd ddechrau, a gellir ei ddefnyddio wrth gynhyrchu ar gyfer cymwysiadau nad oes angen llawer o berfformiad arnynt.
Mae'n cynnig rhyngwyneb llawer mwy hawdd ei ddefnyddio ar gyfer cyflawni'r un swyddogaethau NLP.
Mae'n opsiwn gwych i ddechreuwyr sy'n dymuno ymgymryd â thasgau NLP fel dadansoddi teimladau, categoreiddio testun, a thagio rhan-o-leferydd oherwydd bod ei gromlin ddysgu yn llai na gydag offer ffynhonnell agored eraill.
Defnyddir TextBlob yn eang ac mae'n ardderchog ar gyfer prosiectau llai yn gyffredinol.
Pros
- Mae rhyngwyneb defnyddiwr y llyfrgell yn syml ac yn glir.
- Mae'n cynnig gwasanaethau adnabod iaith a chyfieithu gan ddefnyddio Google Translate.
anfanteision
- O'i gymharu ag eraill, mae'n araf.
- Dim modelau o rwydweithiau niwral
- Dim fectorau geiriau wedi'u hintegreiddio
5. AgoredNLP
Mae'n syml ymgorffori OpenNLP â phrosiectau Apache eraill fel Apache Flink, Apache NiFi, ac Apache Spark oherwydd ei fod yn cael ei gynnal gan Sefydliad Apache.
Mae'n offeryn NLP cynhwysfawr y gellir ei ddefnyddio o'r llinell orchymyn neu fel llyfrgell mewn cymhwysiad.
Mae'n cynnwys holl gydrannau prosesu cyffredin yr NLP.
Yn ogystal, mae'n cynnig cefnogaeth iaith helaeth. Os ydych chi'n defnyddio Java, mae OpenNLP yn offeryn cryf gyda thunnell o alluoedd sy'n barod ar gyfer llwythi gwaith cynhyrchu.
Yn ogystal â galluogi'r tasgau NLP mwyaf nodweddiadol, megis tokenization, segmentu brawddegau, a thagio rhan-o-leferydd, gellir defnyddio OpenNLP i greu cymwysiadau prosesu testun mwy cymhleth.
Cynhwysir hefyd uchafswm dysgu peirianyddol seiliedig ar entropi a pherceptron.
Pros
- Offeryn hyfforddi enghreifftiol gyda sawl nodwedd
- Yn canolbwyntio ar dasgau NLP sylfaenol ac yn rhagori arnynt, gan gynnwys adnabod endid, canfod ymadroddion, a symboleiddio.
anfanteision
- diffyg galluoedd soffistigedig; os ydych chi am barhau gyda JVM, symud i CoreNLP yw'r cam naturiol nesaf.
6. AllenNLP
Mae AllenNLP yn ddelfrydol ar gyfer cymwysiadau masnachol a dadansoddi data gan ei fod wedi'i adeiladu ar offer ac adnoddau PyTorch.
Mae'n datblygu i fod yn offeryn hollgynhwysol ar gyfer dadansoddi testun.
Mae hyn yn ei gwneud yn un o offer prosesu iaith naturiol mwy soffistigedig y rhestr. Wrth gyflawni'r tasgau eraill yn annibynnol, mae AllenNLP yn rhagbrosesu data gan ddefnyddio pecyn ffynhonnell agored rhad ac am ddim SpaCy.
Pwynt gwerthu allweddol AllenNLP yw pa mor hawdd yw hi i'w ddefnyddio.
Mae AllenNLP yn symleiddio'r broses brosesu iaith naturiol, yn wahanol i raglenni NLP eraill sy'n cynnwys sawl modiwl.
O ganlyniad, nid yw'r canlyniadau allbwn byth yn teimlo'n ddryslyd. Mae'n arf gwych ar gyfer y rhai heb lawer o wybodaeth.
Pros
- Wedi'i ddatblygu ar ben PyTorch
- ardderchog ar gyfer archwilio ac arbrofi gan ddefnyddio modelau blaengar
- Gellir ei ddefnyddio yn fasnachol ac yn academaidd
anfanteision
- Ddim yn briodol ar gyfer prosiectau ar raddfa fawr sy'n cael eu cynhyrchu ar hyn o bryd.
Casgliad
Mae cwmnïau'n defnyddio technegau NLP i dynnu mewnwelediadau o ddata testun distrwythur fel e-byst, adolygiadau ar-lein, cyfryngau cymdeithasol postiadau, a mwy. Mae offer ffynhonnell agored yn rhad ac am ddim, yn addasadwy, ac yn rhoi opsiynau addasu cyflawn i ddatblygwyr.
Beth ydych chi'n aros amdano? Defnyddiwch nhw ar unwaith a chreu rhywbeth anhygoel.
Codio Hapus!
Gadael ymateb