Πίνακας περιεχομένων[Κρύβω][Προβολή]
Ξοδεύουμε πολύ χρόνο επικοινωνώντας με ανθρώπους στο διαδίκτυο μέσω συνομιλίας, email, ιστοτόπων και μέσων κοινωνικής δικτύωσης.
Οι τεράστιοι όγκοι δεδομένων κειμένου που παράγουμε κάθε δευτερόλεπτο διαφεύγουν της προσοχής μας, αλλά όχι πάντα.
Οι ενέργειες και οι κριτικές των πελατών παρέχουν στους οργανισμούς ανεκτίμητες πληροφορίες σχετικά με το τι εκτιμούν και τι αποδοκιμάζουν οι πελάτες σε αγαθά και υπηρεσίες, καθώς και τι θέλουν από μια επωνυμία.
Η πλειονότητα των επιχειρήσεων, ωστόσο, εξακολουθεί να δυσκολεύεται να προσδιορίσει την πιο αποτελεσματική μέθοδο για την ανάλυση δεδομένων.
Δεδομένου ότι πολλά από τα δεδομένα δεν είναι δομημένα, οι υπολογιστές δυσκολεύονται να τα καταλάβουν και η χειροκίνητη ταξινόμηση τους θα ήταν εξαιρετικά χρονοβόρα.
Η επεξεργασία πολλών δεδομένων με το χέρι γίνεται επίπονη, μονότονη και απλά μη επεκτάσιμη καθώς μια εταιρεία επεκτείνεται.
Ευτυχώς, το Natural Language Processing μπορεί να σας βοηθήσει να βρείτε διορατικές πληροφορίες σε μη δομημένο κείμενο και να επιλύσετε μια σειρά ζητημάτων ανάλυσης κειμένου, όπως Ανάλυση συναίσθημα, κατηγοριοποίηση θεμάτων και πολλά άλλα.
Το να γίνει κατανοητή η ανθρώπινη γλώσσα από τις μηχανές είναι ο στόχος του πεδίου τεχνητής νοημοσύνης της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP), το οποίο χρησιμοποιεί τη γλωσσολογία και την επιστήμη των υπολογιστών.
Το NLP επιτρέπει στους υπολογιστές να αξιολογούν αυτόματα τεράστιες ποσότητες δεδομένων, δίνοντάς σας τη δυνατότητα να προσδιορίζετε γρήγορα τις σχετικές πληροφορίες.
Το μη δομημένο κείμενο (ή άλλα είδη φυσικής γλώσσας) μπορεί να χρησιμοποιηθεί με μια σειρά τεχνολογιών για να αποκαλύψει διορατικές πληροφορίες και να αντιμετωπίσει μια σειρά ζητημάτων.
Αν και σε καμία περίπτωση δεν είναι περιεκτική, η λίστα των εργαλείων ανοιχτού κώδικα που παρουσιάζεται παρακάτω είναι ένα θαυμάσιο μέρος για να ξεκινήσετε για οποιονδήποτε ή οποιονδήποτε οργανισμό ενδιαφέρεται να χρησιμοποιήσει την επεξεργασία φυσικής γλώσσας στα έργα του.
1. NLTK
Θα μπορούσε κανείς να υποστηρίξει ότι το Natural Language Toolkit (NLTK) είναι το πιο πλούσιο σε χαρακτηριστικά εργαλείο που έχω εξετάσει.
Σχεδόν όλες οι τεχνικές NLP εφαρμόζονται, συμπεριλαμβανομένης της κατηγοριοποίησης, του tokenization, του stemming, της tagging, της ανάλυσης και του σημασιολογικού συλλογισμού.
Μπορείτε να επιλέξετε τον ακριβή αλγόριθμο ή την προσέγγιση που θέλετε να χρησιμοποιήσετε, επειδή συχνά υπάρχουν πολλές διαθέσιμες υλοποιήσεις για καθεμία.
Υποστηρίζονται επίσης πολλές γλώσσες. Αν και είναι καλό για απλές δομές, το γεγονός ότι αντιπροσωπεύει όλα τα δεδομένα ως συμβολοσειρές καθιστά δύσκολη την εφαρμογή ορισμένων εξελιγμένων δυνατοτήτων.
Σε σύγκριση με άλλα εργαλεία, η βιβλιοθήκη είναι επίσης λίγο υποτονική.
Λαμβάνοντας υπόψη όλα τα πράγματα, αυτό είναι ένα εξαιρετικό σύνολο εργαλείων για πειραματισμό, εξερεύνηση και εφαρμογές που απαιτούν ένα συγκεκριμένο συνδυασμό αλγορίθμων.
ΥΠΕΡ
- Είναι η πιο δημοφιλής και πλήρης βιβλιοθήκη NLP με αρκετές τρίτες προσθήκες.
- Σε σύγκριση με άλλες βιβλιοθήκες, υποστηρίζει τις περισσότερες γλώσσες.
ΚΑΤΑ
- δύσκολο να κατανοηθεί και να χρησιμοποιηθεί
- Είναι αργό
- κανένα μοντέλο του νευρωνικά δίκτυα
- Χωρίζει το κείμενο μόνο σε προτάσεις χωρίς να λαμβάνει υπόψη τη σημασιολογία
2. ευρύχωρα
Το SpaCy είναι ο πιο πιθανός κορυφαίος αντίπαλος της NLTK. Αν και έχει μόνο μία υλοποίηση για κάθε στοιχείο NLP, είναι γενικά πιο γρήγορο.
Επιπλέον, τα πάντα αντιπροσωπεύονται ως αντικείμενο και όχι ως συμβολοσειρά, γεγονός που απλοποιεί τη διεπαφή για την ανάπτυξη εφαρμογών.
Η βαθύτερη κατανόηση των δεδομένων κειμένου σας θα σας επιτρέψει να επιτύχετε περισσότερα.
Αυτό διευκολύνει επίσης τη σύνδεση με πολλά άλλα πλαίσια και εργαλεία επιστήμης δεδομένων. Αλλά σε σύγκριση με το NLTK, το SpaCy δεν υποστηρίζει τόσες πολλές γλώσσες.
Διαθέτει πολλά νευρωνικά μοντέλα για διαφορετικές πτυχές της επεξεργασίας και ανάλυσης της γλώσσας, καθώς και μια απλή διεπαφή χρήστη με ένα συμπυκνωμένο φάσμα επιλογών και εξαιρετική τεκμηρίωση.
Επιπλέον, το SpaCy έχει κατασκευαστεί για να φιλοξενεί τεράστιες ποσότητες δεδομένων και είναι εξαιρετικά τεκμηριωμένο.
Περιλαμβάνει επίσης μια πληθώρα μοντέλων επεξεργασίας φυσικής γλώσσας που έχουν ήδη εκπαιδευτεί, διευκολύνοντας την εκμάθηση, τη διδασκαλία και τη χρήση της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας με το SpaCy.
Συνολικά, αυτό είναι ένα εξαιρετικό εργαλείο για νέες εφαρμογές που δεν χρειάζονται συγκεκριμένη μέθοδο και πρέπει να έχουν απόδοση στην παραγωγή.
ΥΠΕΡ
- Σε σύγκριση με άλλα πράγματα, είναι γρήγορο.
- Η εκμάθηση και η χρήση του είναι απλή.
- Τα μοντέλα εκπαιδεύονται χρησιμοποιώντας νευρωνικά δίκτυα
ΚΑΤΑ
- λιγότερη προσαρμοστικότητα σε σύγκριση με το NLTK
3. Τζένσιμ
Οι πιο αποτελεσματικές και εύκολες προσεγγίσεις για την έκφραση εγγράφων ως σημασιολογικά διανύσματα επιτυγχάνονται με τη χρήση του εξειδικευμένου πλαισίου Python ανοιχτού κώδικα που είναι γνωστό ως Gensim.
Το Gensim δημιουργήθηκε από τους συγγραφείς για να χειριστεί ακατέργαστο, αδόμητο απλό κείμενο χρησιμοποιώντας μια σειρά από μάθηση μηχανής μέθοδοι· Ως εκ τούτου, είναι μια έξυπνη ιδέα να χρησιμοποιήσετε το Gensim για να αντιμετωπίσετε εργασίες όπως το Topic Modelling.
Επιπλέον, το Gensim βρίσκει αποτελεσματικά ομοιότητες κειμένου, ευρετηριάζει το περιεχόμενο και πλοηγείται μεταξύ διαφορετικών κειμένων.
Είναι ένα άκρως εξειδικευμένο Βιβλιοθήκη Python εστιάζοντας σε εργασίες μοντελοποίησης θεμάτων που χρησιμοποιούν λανθάνουσα κατανομή Dirichlet και άλλες μεθόδους LDA).
Επιπλέον, είναι πολύ καλό στην εύρεση κειμένων που είναι παρόμοια μεταξύ τους, στην ευρετηρίαση κειμένων και στην πλοήγηση σε χαρτιά.
Αυτό το εργαλείο χειρίζεται τεράστιες ποσότητες δεδομένων αποτελεσματικά και γρήγορα. Ακολουθούν μερικά μαθήματα εκκίνησης.
ΥΠΕΡ
- απλή διεπαφή χρήστη
- αποτελεσματική χρήση γνωστών αλγορίθμων
- Σε μια ομάδα υπολογιστών, μπορεί να κάνει λανθάνουσα κατανομή Dirichlet και λανθάνουσα σημασιολογική ανάλυση.
ΚΑΤΑ
- Προορίζεται κυρίως για μοντελοποίηση κειμένου χωρίς επίβλεψη.
- Δεν διαθέτει πλήρη διοχέτευση NLP και θα πρέπει να χρησιμοποιείται σε συνδυασμό με άλλες βιβλιοθήκες όπως η Spacy ή η NLTK.
4. TextBlob
Το TextBlob είναι ένα είδος επέκτασης NLTK.
Μέσω του TextBlob, μπορείτε να έχετε πιο εύκολη πρόσβαση σε πολλές λειτουργίες NLTK και το TextBlob ενσωματώνει επίσης δυνατότητες βιβλιοθήκης μοτίβων.
Αυτό θα μπορούσε να είναι ένα χρήσιμο εργαλείο για χρήση κατά την εκμάθηση, εάν μόλις ξεκινάτε, και μπορεί να χρησιμοποιηθεί στην παραγωγή για εφαρμογές που δεν απαιτούν μεγάλη απόδοση.
Προσφέρει μια πολύ πιο φιλική προς το χρήστη και απλή διεπαφή για την εκτέλεση των ίδιων λειτουργιών NLP.
Είναι μια εξαιρετική επιλογή για αρχάριους που επιθυμούν να αναλάβουν εργασίες NLP όπως ανάλυση συναισθήματος, κατηγοριοποίηση κειμένου και προσθήκη ετικετών σε μέρος του λόγου, επειδή η καμπύλη εκμάθησής του είναι μικρότερη από ό,τι με άλλα εργαλεία ανοιχτού κώδικα.
Το TextBlob χρησιμοποιείται ευρέως και είναι εξαιρετικό για μικρότερα έργα συνολικά.
ΥΠΕΡ
- Η διεπαφή χρήστη της βιβλιοθήκης είναι απλή και σαφής.
- Προσφέρει υπηρεσίες αναγνώρισης γλώσσας και μετάφρασης χρησιμοποιώντας τη Μετάφραση Google.
ΚΑΤΑ
- Σε σύγκριση με άλλους, είναι αργό.
- Δεν υπάρχουν μοντέλα νευρωνικών δικτύων
- Δεν υπάρχουν ενσωματωμένα διανύσματα λέξεων
5. ΆνοιγμαNLP
Είναι απλό να ενσωματώσετε το OpenNLP με άλλα έργα Apache όπως το Apache Flink, το Apache NiFi και το Apache Spark επειδή φιλοξενείται από το Apache Foundation.
Είναι ένα ολοκληρωμένο εργαλείο NLP που μπορεί να χρησιμοποιηθεί από τη γραμμή εντολών ή ως βιβλιοθήκη σε μια εφαρμογή.
Περιλαμβάνει όλα τα κοινά στοιχεία επεξεργασίας του NLP.
Επιπλέον, προσφέρει εκτεταμένη γλωσσική υποστήριξη. Εάν χρησιμοποιείτε Java, το OpenNLP είναι ένα ισχυρό εργαλείο με έναν τόνο δυνατοτήτων που είναι προετοιμασμένο για φόρτους εργασίας παραγωγής.
Εκτός από την ενεργοποίηση των πιο τυπικών εργασιών NLP, όπως το tokenization, η κατάτμηση προτάσεων και η επισήμανση μέρους του λόγου, το OpenNLP μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία πιο περίπλοκων εφαρμογών επεξεργασίας κειμένου.
Περιλαμβάνεται επίσης η μέγιστη εντροπία και η μηχανική εκμάθηση με βάση το perceptron.
ΥΠΕΡ
- Ένα μοντέλο εκπαιδευτικού εργαλείου με πολλές δυνατότητες
- Εστιάζει σε βασικές εργασίες NLP και υπερέχει σε αυτές, συμπεριλαμβανομένης της αναγνώρισης οντοτήτων, της ανίχνευσης φράσεων και της δημιουργίας διακριτικών.
ΚΑΤΑ
- στερείται εξελιγμένων δυνατοτήτων· Εάν θέλετε να συνεχίσετε με το JVM, η μετάβαση στο CoreNLP είναι το επόμενο φυσικό βήμα.
6. AllenNLP
Το AllenNLP είναι ιδανικό για εμπορικές εφαρμογές και ανάλυση δεδομένων, καθώς βασίζεται σε εργαλεία και πόρους της PyTorch.
Αναπτύσσεται σε ένα ολοκληρωμένο εργαλείο για την ανάλυση κειμένου.
Αυτό το καθιστά ένα από τα πιο εξελιγμένα εργαλεία επεξεργασίας φυσικής γλώσσας της λίστας. Κατά την εκτέλεση των άλλων εργασιών ανεξάρτητα, το AllenNLP προεπεξεργάζεται δεδομένα χρησιμοποιώντας το δωρεάν πακέτο ανοιχτού κώδικα SpaCy.
Το βασικό σημείο πώλησης του AllenNLP είναι το πόσο εύκολο είναι στη χρήση του.
Το AllenNLP απλοποιεί τη διαδικασία επεξεργασίας της φυσικής γλώσσας, σε αντίθεση με άλλα προγράμματα NLP που περιλαμβάνουν πολλές ενότητες.
Κατά συνέπεια, τα αποτελέσματα εξόδου δεν αισθάνονται ποτέ σύγχυση. Είναι ένα φανταστικό εργαλείο για όσους δεν έχουν πολλές γνώσεις.
ΥΠΕΡ
- Αναπτύχθηκε πάνω από το PyTorch
- εξαιρετικό για εξερεύνηση και πειραματισμό χρησιμοποιώντας μοντέλα αιχμής
- Μπορεί να χρησιμοποιηθεί τόσο εμπορικά όσο και ακαδημαϊκά
ΚΑΤΑ
- Δεν είναι κατάλληλο για έργα μεγάλης κλίμακας που βρίσκονται επί του παρόντος σε παραγωγή.
Συμπέρασμα
Οι εταιρείες χρησιμοποιούν τεχνικές NLP για να εξάγουν πληροφορίες από μη δομημένα δεδομένα κειμένου, όπως μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, διαδικτυακές κριτικές, social media αναρτήσεις και πολλά άλλα. Τα εργαλεία ανοιχτού κώδικα είναι χωρίς κόστος, προσαρμόσιμα και παρέχουν στους προγραμματιστές πλήρεις επιλογές προσαρμογής.
Τι περιμένεις? Χρησιμοποιήστε τα αμέσως και δημιουργήστε κάτι απίστευτο.
Καλή κωδικοποίηση!
Αφήστε μια απάντηση