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Pasamos mucho tiempo comunicándonos con personas en línea a través de chat, correo electrónico, sitios web y redes sociales.
Los enormes volúmenes de datos de texto que producimos cada segundo escapan a nuestra atención, pero no siempre.
Las acciones y reseñas de los clientes brindan a las organizaciones información invaluable sobre lo que los clientes valoran y desaprueban en bienes y servicios, así como lo que quieren de una marca.
Sin embargo, la mayoría de las empresas todavía tienen dificultades para determinar el método más efectivo para el análisis de datos.
Dado que gran parte de los datos no están estructurados, las computadoras tienen dificultades para comprenderlos, y ordenarlos manualmente llevaría mucho tiempo.
Procesar una gran cantidad de datos a mano se vuelve laborioso, monótono y simplemente imposible de escalar a medida que la empresa se expande.
Afortunadamente, el procesamiento del lenguaje natural puede ayudarlo a encontrar información detallada en texto no estructurado y resolver una variedad de problemas de análisis de texto, que incluyen análisis de los sentimientos, categorización de temas y más.
Hacer que el lenguaje humano sea comprensible para las máquinas es el objetivo del campo de la inteligencia artificial del procesamiento del lenguaje natural (PNL), que hace uso de la lingüística y la informática.
NLP permite que las computadoras evalúen automáticamente enormes cantidades de datos, lo que le permite identificar rápidamente la información relevante.
El texto no estructurado (u otros tipos de lenguaje natural) se puede utilizar con una variedad de tecnologías para descubrir información interesante y abordar una serie de problemas.
Aunque de ninguna manera es exhaustiva, la lista de herramientas de código abierto que se presenta a continuación es un excelente lugar para comenzar para cualquier persona u organización interesada en utilizar el procesamiento del lenguaje natural en sus proyectos.
1. NLTK
Se podría argumentar que Natural Language Toolkit (NLTK) es la herramienta con más funciones que he visto.
Se implementan casi todas las técnicas de NLP, incluida la categorización, la tokenización, la derivación, el etiquetado, el análisis y el razonamiento semántico.
Puede seleccionar el algoritmo o enfoque preciso que desea utilizar porque con frecuencia hay varias implementaciones disponibles para cada uno.
También se admiten numerosos idiomas. Aunque es bueno para estructuras simples, el hecho de que represente todos los datos como cadenas dificulta la aplicación de algunas capacidades sofisticadas.
En comparación con otras herramientas, la biblioteca también es un poco lenta.
A fin de cuentas, este es un excelente conjunto de herramientas para la experimentación, la exploración y las aplicaciones que requieren una cierta combinación de algoritmos.
Para Agencias y Operadores
- Es la biblioteca de PNL más popular y completa con varias terceras adiciones.
- En comparación con otras bibliotecas, admite la mayoría de los idiomas.
Desventajas
- difícil de entender y utilizar
- Es lento
- sin modelos de redes neuronales
- Solo divide el texto en oraciones sin considerar la semántica
2. espaciosa
SpaCy es el principal rival más probable de NLTK. Aunque solo tiene una implementación para cada componente de NLP, generalmente es más rápido.
Además, todo se representa como un objeto en lugar de una cadena, lo que simplifica la interfaz para desarrollar aplicaciones.
Tener una comprensión más profunda de sus datos de texto le permitirá lograr más.
Esto también facilita la conexión con varios otros marcos y herramientas de ciencia de datos. Pero en comparación con NLTK, SpaCy no admite tantos idiomas.
Presenta muchos modelos neuronales para diferentes aspectos del procesamiento y análisis del lenguaje, así como una interfaz de usuario sencilla con una gama condensada de opciones y excelente documentación.
Además, SpaCy se ha diseñado para albergar grandes cantidades de datos y está muy bien documentado.
También incluye una gran cantidad de modelos para el procesamiento del lenguaje natural que ya han sido entrenados, lo que facilita el aprendizaje, la enseñanza y el uso del procesamiento del lenguaje natural con SpaCy.
En general, esta es una excelente herramienta para nuevas aplicaciones que no necesitan un método específico y deben tener un buen rendimiento en producción.
Para Agencias y Operadores
- Comparado con otras cosas, es rápido.
- Aprenderlo y usarlo es simple.
- los modelos se entrenan usando redes neuronales
Desventajas
- menos adaptabilidad en comparación con NLTK
3. Gensim
Los enfoques más efectivos y sencillos para expresar documentos como vectores semánticos se logran mediante el uso del marco Python de código abierto especializado conocido como Gensim.
Gensim fue creado por los autores para manejar texto plano sin estructura y sin formato utilizando una gama de máquina de aprendizaje métodos; por lo tanto, es una buena idea usar Gensim para abordar trabajos como Topic Modelling.
Además, Gensim encuentra efectivamente similitudes textuales, indexa contenido y navega entre textos distintos.
es un centro altamente especializado Biblioteca de Python centrándose en tareas de modelado de temas utilizando la asignación de Dirichlet latente y otros métodos LDA).
Además, es bastante bueno para encontrar textos que son similares entre sí, indexar textos y navegar entre documentos.
Esta herramienta maneja cantidades masivas de datos de manera eficiente y rápida. Aquí hay algunos tutoriales de inicio.
Para Agencias y Operadores
- interfaz de usuario simple
- uso eficiente de algoritmos bien conocidos
- En un grupo de computadoras, puede hacer asignación latente de Dirichlet y análisis semántico latente.
Desventajas
- Está destinado principalmente al modelado de texto no supervisado.
- Carece de una tubería NLP completa y debe usarse junto con otras bibliotecas como Spacy o NLTK.
4. Blob de texto
TextBlob es una especie de extensión NLTK.
A través de TextBlob, puede acceder a numerosas funciones NLTK más fácilmente, y TextBlob también incorpora capacidades de biblioteca de patrones.
Esta podría ser una herramienta útil para usar mientras aprende si recién está comenzando, y puede usarse en producción para aplicaciones que no requieren mucho rendimiento.
Ofrece una interfaz mucho más fácil de usar y sencilla para llevar a cabo las mismas funciones de PNL.
Es una excelente opción para los novatos que desean realizar tareas de NLP como análisis de sentimientos, categorización de texto y etiquetado de partes del discurso porque su curva de aprendizaje es menor que con otras herramientas de código abierto.
TextBlob es ampliamente utilizado y excelente para proyectos más pequeños en general.
Para Agencias y Operadores
- La interfaz de usuario de la biblioteca es simple y clara.
- Ofrece servicios de identificación y traducción de idiomas utilizando Google Translate.
Desventajas
- En comparación con otros, es lento.
- No hay modelos de redes neuronales
- Sin vectores de palabras integrados
5. OpenNLP
Es sencillo incorporar OpenNLP con otros proyectos de Apache como Apache Flink, Apache NiFi y Apache Spark porque está alojado por la Fundación Apache.
Es una herramienta integral de PNL que se puede usar desde la línea de comandos o como una biblioteca en una aplicación.
Incluye todos los componentes de procesamiento comunes de la PNL.
Además, ofrece un amplio soporte de idiomas. Si está utilizando Java, OpenNLP es una herramienta sólida con una tonelada de capacidades que está preparada para cargas de trabajo de producción.
Además de habilitar las tareas de NLP más típicas, como la tokenización, la segmentación de oraciones y el etiquetado de partes del discurso, OpenNLP se puede usar para crear aplicaciones de procesamiento de texto más complejas.
También se incluyen la entropía máxima y el aprendizaje automático basado en perceptrones.
Para Agencias y Operadores
- Una herramienta de entrenamiento de modelos con varias características.
- Se enfoca en las tareas básicas de NLP y se destaca en ellas, incluida la identificación de entidades, la detección de frases y la tokenización.
Desventajas
- carece de capacidades sofisticadas; si desea continuar con JVM, pasar a CoreNLP es el siguiente paso natural.
6. AllenPNL
AllenNLP es ideal para aplicaciones comerciales y análisis de datos, ya que se basa en herramientas y recursos de PyTorch.
Se convierte en una herramienta integral para el análisis de texto.
Esto lo convierte en una de las herramientas de procesamiento de lenguaje natural más sofisticadas de la lista. Mientras realiza las otras tareas de forma independiente, AllenNLP preprocesa los datos utilizando el paquete gratuito de código abierto SpaCy.
El punto de venta clave de AllenNLP es lo fácil que es de usar.
AllenNLP agiliza el proceso de procesamiento del lenguaje natural, a diferencia de otros programas de PNL que incluyen varios módulos.
Como consecuencia, los resultados de salida nunca se sienten confusos. Es una herramienta fantástica para aquellos sin mucho conocimiento.
Para Agencias y Operadores
- Desarrollado sobre PyTorch
- excelente para explorar y experimentar utilizando modelos de última generación
- Se puede utilizar tanto comercial como académicamente.
Desventajas
- No es apropiado para proyectos a gran escala que están actualmente en producción.
Conclusión
Las empresas están utilizando técnicas de NLP para extraer información de datos de texto no estructurados, como correos electrónicos, reseñas en línea, redes sociales publicaciones y mas. Las herramientas de código abierto son gratuitas, adaptables y brindan a los desarrolladores opciones completas de personalización.
¿Que estas esperando? Úsalos de inmediato y crea algo increíble.
¡Feliz codificación!
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