Ni pasigas multan tempon komuniki kun homoj interrete per babilejo, retpoŝto, retejoj kaj sociaj amaskomunikiloj.
La enormaj volumoj de tekstaj datumoj, kiujn ni produktas ĉiun sekundon, evitas nian atenton, sed, ne ĉiam.
Agoj kaj recenzoj de klientoj provizas organizojn per netakseblaj informoj pri tio, kion klientoj taksas kaj malaprobas en varoj kaj servoj, kaj ankaŭ kion ili volas de marko.
La plimulto de entreprenoj, tamen, ankoraŭ havas malfacilaĵojn por determini la plej efikan metodon por datuma analizo.
Ĉar multaj el la datumoj estas nestrukturitaj, komputiloj malfacile komprenas ĝin, kaj mane ordigi ĝin estus ege tempopostula.
Pretigi multajn datumojn permane fariĝas peniga, monotona kaj simple neskalebla dum firmao vastiĝas.
Feliĉe, Natura Lingva Prilaborado povas helpi vin trovi komprenemajn informojn en nestrukturita teksto kaj solvi diversajn tekstajn analizproblemojn, inkluzive de sento-analizo, subjektokategoriizado, kaj pli.
Igi homan lingvon komprenebla al maŝinoj estas la celo de la artefarita inteligenteco-kampo de naturlingva prilaborado (NLP), kiu uzas lingvistikon kaj komputikon.
NLP ebligas komputilojn aŭtomate taksi grandegajn kvantojn da datumoj, ebligante al vi rapide identigi koncernajn informojn.
Senstruktura teksto (aŭ aliaj specoj de natura lingvo) povas esti uzata kun gamo da teknologioj por malkovri komprenemajn informojn kaj trakti kelkajn problemojn.
Kvankam neniel ampleksa, la listo de malfermfontaj iloj prezentitaj ĉi-sube estas mirinda loko por komenci por iu ajn aŭ iu ajn organizo interesita pri uzado de naturlingva prilaborado en siaj projektoj.
1. NLTK
Oni povus argumenti, ke Natural Language Toolkit (NLTK) estas la plej riĉa ilo, kiun mi rigardis.
Preskaŭ ĉiuj NLP-teknikoj estas efektivigitaj, inkluzive de kategoriigo, tokenigo, devenado, etikedado, analizado kaj semantika rezonado.
Vi povas elekti la precizan algoritmon aŭ aliron, kiun vi volas uzi, ĉar estas ofte pluraj efektivigoj disponeblaj por ĉiu.
Multaj lingvoj estas subtenataj ankaŭ. Kvankam ĝi estas bona por simplaj strukturoj, la fakto, ke ĝi reprezentas ĉiujn datumojn kiel ŝnuroj, igas ĝin defia apliki iujn kompleksajn kapablojn.
Kompare kun aliaj iloj, la biblioteko ankaŭ estas iom malvigla.
Ĉio konsiderata, ĉi tio estas bonega ilaro por eksperimentado, esplorado kaj aplikoj, kiuj postulas certan miksaĵon de algoritmoj.
avantaĝoj
- Ĝi estas la plej populara kaj kompleta NLP-biblioteko kun pluraj triaj aldonoj.
- Kompare al aliaj bibliotekoj, ĝi subtenas plej multajn lingvojn.
contras
- malfacila por kompreni kaj uzi
- Ĝi estas malrapida
- neniuj modeloj de Neŭraj retoj
- Ĝi nur dividas la tekston en frazojn sen konsideri la semantikon
2. Spaco
SpaCy estas la plej verŝajna ĉefa rivalo de NLTK. Kvankam ĝi nur havas unu efektivigon por ĉiu NLP-komponento, ĝi estas ĝenerale pli rapida.
Aldone, ĉio estas reprezentita kiel objekto prefere ol ĉeno, kio simpligas la interfacon por disvolvi programojn.
Havi pli profundan ekkomprenon de viaj tekstaj datumoj ebligos vin plenumi pli.
Ĉi tio ankaŭ faciligas por ĝi konekti kun pluraj aliaj kadroj kaj datumsciencaj iloj. Sed kompare kun NLTK, SpaCy ne subtenas tiom da lingvoj.
Ĝi havas multajn neŭralajn modelojn por malsamaj aspektoj de lingva prilaborado kaj analizo, same kiel simplan uzantinterfacon kun densigita gamo da opcioj kaj bonega dokumentaro.
Krome, SpaCy estis konstruita por alĝustigi grandegajn kvantojn da datumoj kaj estas ekstreme ĝisfunde dokumentita.
Ĝi ankaŭ inkluzivas multajn modelojn por naturlingva prilaborado kiuj jam estis trejnitaj, faciligante lerni, instrui kaj uzi naturlingvan prilaboradon kun SpaCy.
Ĝenerale, ĉi tio estas bonega ilo por novaj programoj, kiuj ne bezonas specifan metodon kaj devas esti efikaj en produktado.
avantaĝoj
- Kompare kun aliaj aferoj, ĝi estas rapida.
- Lerni kaj uzi ĝin estas simpla.
- modeloj estas trejnitaj per neŭralaj retoj
contras
- malpli adaptebleco kompare al NLTK
3. Gensim
La plej efikaj kaj facilaj aliroj por esprimi dokumentojn kiel semantikajn vektorojn estas atingitaj uzante la specialecan malfermfontan Python-kadron konatan kiel Gensim.
Gensim estis kreita de la aŭtoroj por trakti krudan, nestrukturitan klartekston uzante gamon da maŝinlernado metodoj; tial, estas saĝa ideo uzi Gensim por trakti laborpostenojn kiel Topic Modelling.
Plie, Gensim efike trovas tekstajn similecojn, indeksas enhavon kaj navigas inter apartaj tekstoj.
Ĝi estas tre specialigita Biblioteko Python temigante temajn modeligajn taskojn utiligantajn Latent Dirichlet Allocation kaj aliajn LDA) metodojn.
Aldone, ĝi estas sufiĉe bona por trovi tekstojn similajn unu al la alia, indeksante tekstojn kaj navigi tra artikoloj.
Ĉi tiu ilo pritraktas amasajn kvantojn da datumoj efike kaj rapide. Jen kelkaj komencaj lerniloj.
avantaĝoj
- simpla uzantinterfaco
- efika uzo de konataj algoritmoj
- Sur grupo de komputiloj, ĝi povas fari latentan Dirichlet-asignon kaj latentan semantikan analizon.
contras
- Ĝi estas plejparte destinita por nekontrolita tekstmodelado.
- Al ĝi mankas kompleta NLP-dukto kaj devus esti uzata kune kun aliaj bibliotekoj kiel Spacy aŭ NLTK.
4. TextBlob
TextBlob estas speco de NLTK etendo.
Per TextBlob, vi povas aliri multajn NLTK-funkciojn pli facile, kaj TextBlob ankaŭ inkluzivas kapablojn de Biblioteko de Padronoj.
Ĉi tio povus esti utila ilo por uzi dum lernado se vi ĵus komencas, kaj ĝi povas esti uzata en produktado por aplikoj kiuj ne postulas multan rendimenton.
Ĝi ofertas multe pli amikan kaj simplan interfacon por plenumi la samajn NLP-funkciojn.
Ĝi estas bonega eblo por novuloj, kiuj volas okupi NLP-taskojn kiel analizo de sentoj, tekstkategoriizado kaj part-de-vortmarkado ĉar ĝia lernadkurbo estas malpli granda ol kun aliaj malfermfontaj iloj.
TextBlob estas vaste uzata kaj bonega por pli malgrandaj projektoj ĝenerale.
avantaĝoj
- La uzantinterfaco de la biblioteko estas simpla kaj klara.
- Ĝi ofertas lingvoidentigon kaj tradukservojn uzante Google Translate.
contras
- Kompare kun aliaj, ĝi estas malrapida.
- Neniuj modeloj de neŭralaj retoj
- Neniuj vortvektoroj integritaj
5. OpenNLP
Estas simple korpigi OpenNLP kun aliaj Apache-projektoj kiel Apache Flink, Apache NiFi kaj Apache Spark ĉar ĝi estas gastigita de la Apache Foundation.
Ĝi estas ampleksa NLP-ilo, kiu povas esti uzata de la komandlinio aŭ kiel biblioteko en aplikaĵo.
Ĝi inkluzivas ĉiujn komunajn pretigkomponentojn de la NLP.
Aldone, ĝi ofertas ampleksan lingvan subtenon. Se vi uzas Java, OpenNLP estas forta ilo kun tuno da kapabloj, kiu estas preta por produktaj laborŝarĝoj.
Krom ebligado de la plej tipaj NLP-taskoj, kiel ekzemple tokenigo, frazsegmentado, kaj part-de-vortmarkado, OpenNLP povas esti uzata por krei pli kompleksajn tekstpretigajn aplikaĵojn.
Maksimuma entropio kaj perceptron-bazita maŝinlernado ankaŭ estas inkluditaj.
avantaĝoj
- Modela trejna ilo kun pluraj funkcioj
- Temigas bazajn NLP-taskojn kaj elstaras je ili, inkluzive de identigo de entoj, frazdetekto kaj tokenigo.
contras
- mankas altnivelaj kapabloj; se vi volas daŭrigi kun JVM, moviĝi al CoreNLP estas la sekva natura paŝo.
6. AllenNLP
AllenNLP estas ideala por komercaj aplikoj kaj analizo de datumoj ĉar ĝi estas konstruita sur iloj kaj rimedoj de PyTorch.
Ĝi evoluas al ĉio-ampleksa ilo por teksta analizo.
Ĉi tio igas ĝin unu el la pli altnivelaj iloj pri naturlingva prilaborado de la listo. Farante la aliajn taskojn sendepende, AllenNLP antaŭtraktas datumojn uzante la senpagan malfermfontan pakon SpaCy.
La ĉefa venda punkto de AllenNLP estas kiom facile ĝi estas uzi.
AllenNLP fluliniigas la naturlingvan pretigan procezon, kontraste al aliaj NLP-programoj kiuj inkluzivas plurajn modulojn.
Sekve, la produktaĵrezultoj neniam sentiĝas konfuzaj. Ĝi estas mirinda ilo por tiuj sen multe da scio.
avantaĝoj
- Disvolvita supre de PyTorch
- bonega por esplori kaj eksperimenti uzante avangardajn modelojn
- Ĝi povas esti uzata kaj komerce kaj akademie
contras
- Ne taŭga por grandskalaj projektoj, kiuj estas nuntempe en produktado.
konkludo
Firmaoj uzas NLP-teknikojn por ĉerpi komprenojn de nestrukturitaj tekstaj datumoj kiel retpoŝtoj, interretaj recenzoj, sociaj rimedoj afiŝoj, kaj pli. Malfermfontaj iloj estas senpagaj, adapteblaj kaj donas al programistoj kompletajn agordajn elektojn.
Kion vi atendas? Uzu ilin tuj kaj kreu ion nekredeblan.
Feliĉan Kodigon!
Lasi Respondon