Edukien aurkibidea[Ezkutatu][Erakutsi]
Denbora asko ematen dugu jendearekin sarean komunikatzen txataren, posta elektronikoaren, webguneen eta sare sozialen bidez.
Segundo bakoitzean ekoizten ditugun testu-datu-bolumen izugarriek arretari ihes egiten diote, baina, ez beti.
Bezeroen ekintzek eta berrikuspenek informazio preziorik eskaintzen diete erakundeei, bezeroek ondasun eta zerbitzuetan baloratzen eta gaitzen dutenari buruz, baita marka batetik nahi dutenari buruz ere.
Enpresa gehienek, ordea, zailtasunak dituzte oraindik datuak aztertzeko metodorik eraginkorrena zehazteko.
Datu asko egituratu gabe daudenez, ordenagailuek zaila izaten dute ulertzea, eta eskuz ordenatzea oso denbora beharko litzateke.
Datu asko eskuz prozesatzea neketsua, monotonoa eta eskalaezina bihurtzen da enpresa bat zabaltzen den heinean.
Zorionez, Hizkuntzaren Prozesamendu Naturalak egituratu gabeko testuetan informazio zehatza aurkitzen lagun zaitzake eta testu-analisi-arazo ugari konpontzen, besteak beste. sentimenduen azterketa, gaien kategorizazioa eta abar.
Giza hizkuntza makinentzat ulergarria izatea da hizkuntza naturalaren prozesamenduaren (NLP) adimen artifizialaren eremuaren helburua, hizkuntzalaritza eta informatika erabiltzen dituena.
NLP-k ordenagailuek datu kopuru izugarriak automatikoki ebaluatzeko aukera ematen die, informazio garrantzitsua azkar identifikatzea ahalbidetuz.
Egituratu gabeko testua (edo beste hizkuntza natural mota batzuk) hainbat teknologiarekin erabil daiteke informazio zehatza aurkitzeko eta hainbat arazo jorratzeko.
Inola ere zabala ez bada ere, behean aurkezten den kode irekiko tresnen zerrenda abiapuntu zoragarria da bere proiektuetan hizkuntza naturalaren prozesamendua erabiltzeko interesa duen edonorentzat edo edozein erakunderentzat.
1. NLTK
Norbaitek esan liteke Natural Language Toolkit (NLTK) dela aztertu dudan tresnarik aberatsena.
NLP teknika ia guztiak inplementatzen dira, kategorizazioa, tokenizazioa, stemming, etiketatzea, analisia eta arrazonamendu semantikoa barne.
Erabili nahi duzun algoritmo edo planteamendu zehatza hauta dezakezu maiz hainbat inplementazio eskuragarri daudelako bakoitzarentzat.
Hizkuntza ugari ere onartzen dira. Egitura sinpleetarako ona den arren, datu guztiak kate gisa adierazten dituenez, gaitasun sofistikatu batzuk aplikatzea zaila da.
Beste tresna batzuekin alderatuta, liburutegia ere apur bat geldoa da.
Gauza guztiak kontuan hartuta, algoritmoen nahasketa jakin bat behar duten esperimentaziorako, esploraziorako eta aplikazioetarako tresna multzo bikaina da.
Pros
- NLP liburutegirik ezagunena eta osatuena da, hirugarren gehigarriekin.
- Beste liburutegiekin alderatuta, hizkuntza gehienak onartzen ditu.
Cons
- zaila da ulertzeko eta erabiltzeko
- Motela da
- eredurik ez neural sareak
- Testua esalditan banatzen du soilik semantika kontuan hartu gabe
2. spacy
SpaCy da NLTKren areriorik seguruena. NLP osagai bakoitzeko inplementazio bakarra duen arren, oro har azkarragoa da.
Gainera, dena kate bat baino objektu gisa irudikatzen da, eta horrek aplikazioak garatzeko interfazea errazten du.
Zure testu-datuen jabekuntza sakonago izateak gehiago lortzeko aukera emango dizu.
Horrek, gainera, beste hainbat esparru eta datu zientzien tresnarekin konektatzea errazten du. Baina NLTK-rekin alderatuta, SpaCy-k ez ditu hainbeste hizkuntza onartzen.
Eredu neuronal ugari ditu hizkuntzaren prozesamendu eta analisiaren alderdi ezberdinetarako, baita erabiltzaile-interfaze zuzena ere, aukera sorta trinko batekin eta dokumentazio bikainarekin.
Horrez gain, SpaCy datu-kopuru handietarako eraiki da eta oso ondo dokumentatuta dago.
Dagoeneko trebatu diren hizkuntza naturalaren prozesamendurako eredu ugari ere barne hartzen ditu, SpaCy-rekin hizkuntza naturalaren prozesamendua ikastea, irakastea eta erabiltzea erraztuz.
Orokorrean, metodo zehatzik behar ez duten eta ekoizpenean eraginkorrak izan behar dituzten aplikazio berrietarako tresna bikaina da.
Pros
- Beste gauza batzuekin alderatuta, azkarra da.
- Ikastea eta erabiltzea erraza da.
- ereduak sare neuronalak erabiliz entrenatzen dira
Cons
- moldagarritasun txikiagoa NLTKrekin alderatuta
3. Gensim
Dokumentuak bektore semantiko gisa adierazteko planteamendu eraginkorrenak eta errazenak Gensim izenez ezagutzen den kode irekiko Python esparru espezializatua erabiliz lortzen dira.
Gensim egileek testu arrunt gordina eta egituratugabea kudeatzeko sortu zuten, sorta bat erabiliz makina ikaskuntza metodoak; horregatik, ideia ona da Gensim erabiltzea Topic Modelling bezalako lanei aurre egiteko.
Gainera, Gensimek modu eraginkorrean aurkitzen ditu testuen antzekotasunak, edukia indexatzen du eta testu ezberdinen artean nabigatzen du.
Oso espezializatua da Python liburutegia gaiak modelatzeko zereginetan arreta jarriz Latent Dirichlet Allocation eta beste LDA) metodoak erabiliz.
Gainera, nahiko ona da elkarren antzekoak diren testuak aurkitzeko, testuak indexatzeko eta paperetan zehar nabigatzeko.
Tresna honek datu kopuru handiak kudeatzen ditu eraginkortasunez eta azkar. Hona hemen hasierako tutorial batzuk.
Pros
- erabiltzailearen interfaze sinplea
- algoritmo ezagunen erabilera eraginkorra
- Ordenagailu talde batean, ezkutuko Dirichlet esleipena eta ezkutuko analisi semantikoa egin ditzake.
Cons
- Gehienbat gainbegiratu gabeko testuen modelaketa egiteko dago pentsatuta.
- NLP kanalizazio osoa falta du eta Spacy edo NLTK bezalako beste liburutegi batzuekin batera erabili behar da.
4. TextBlob
TextBlob NLTK luzapen moduko bat da.
TextBlob-en bidez, NLTK funtzio ugari sar zaitezke errazago, eta TextBlob-ek Pattern liburutegiko gaitasunak ere barne hartzen ditu.
Ikasten ari zaren bitartean erabiltzeko tresna erabilgarria izan liteke hau hasi berria bazara, eta ekoizpenean erabil daiteke errendimendu handirik behar ez duten aplikazioetarako.
NLP funtzio berdinak burutzeko interfaze askoz errazagoa eta errazagoa eskaintzen du.
Aukera bikaina da sentimenduen analisia, testuen kategorizazioa eta hizketa zatiaren etiketatzea bezalako NLP zereginak hartu nahi dituzten hasiberrientzat, bere ikasketa kurba kode irekiko beste tresnekin baino txikiagoa delako.
TextBlob oso erabilia da eta oso bikaina da proiektu txikiagoetarako.
Pros
- Liburutegiaren erabiltzaile-interfazea sinplea eta argia da.
- Hizkuntzak identifikatzeko eta itzultzeko zerbitzuak eskaintzen ditu Google Translate erabiliz.
Cons
- Besteekin alderatuta, motela da.
- Ez dago sare neuronalen eredurik
- Ez dago hitz-bektorerik integratuta
5. OpenNLP
Erraza da OpenNLP Apache Flink, Apache NiFi eta Apache Spark bezalako beste Apache proiektuekin sartzea Apache Fundazioak ostatatuta duelako.
NLP tresna integrala da, komando-lerrotik edo aplikazio batean liburutegi gisa erabil daitekeena.
NLPren prozesatzeko osagai komun guztiak biltzen ditu.
Gainera, hizkuntza laguntza zabala eskaintzen du. Java erabiltzen ari bazara, OpenNLP tresna sendoa da produkzio-lan kargarako prestatuta dagoen gaitasun ugari dituena.
NLP zeregin tipikoenak gaitzeaz gain, hala nola tokenizazioa, esaldien segmentazioa eta hizketa zatiaren etiketatzeaz gain, OpenNLP testuak prozesatzeko aplikazio konplexuagoak sortzeko erabil daiteke.
Entropia maximoa eta pertzeptronean oinarritutako ikaskuntza automatikoa ere sartzen dira.
Pros
- Prestakuntza-tresna eredu bat hainbat ezaugarri dituena
- NLP oinarrizko atazetan zentratzen da eta horietan nabarmentzen da, entitateen identifikazioa, esaldien detekzioa eta tokenizazioa barne.
Cons
- gaitasun sofistikatuak falta ditu; JVMrekin jarraitu nahi baduzu, CoreNLPra joatea hurrengo urrats naturala da.
6. AllenNLP
AllenNLP aplikazio komertzialetarako eta datuen analisirako aproposa da PyTorch tresna eta baliabideetan eraikita dagoelako.
Testuak aztertzeko tresna orokor batean garatzen da.
Horrek zerrendako hizkuntza naturala prozesatzeko tresna sofistikatuenetako bat bihurtzen du. Beste zereginak modu independentean egiten dituen bitartean, AllenNLP-k datuak aurreprozesatzen ditu SpaCy doako kode irekiko paketea erabiliz.
AllenNLPren salmenta puntu nagusia zein erraza den erabiltzea da.
AllenNLP-k hizkuntza naturalaren prozesatze-prozesua arintzen du, hainbat modulu biltzen dituzten beste NLP programen aldean.
Ondorioz, irteerako emaitzak ez dira inoiz nahasgarriak sentitzen. Ezagutza handirik ez dutenentzat tresna zoragarria da.
Pros
- PyTorch-en gainean garatua
- punta-puntako ereduak erabiliz esploratzeko eta esperimentatzeko bikaina
- Komertzialki zein akademikoki erabil daiteke
Cons
- Ez da egokia gaur egun ekoizpenean dauden eskala handiko proiektuetarako.
Ondorioa
Enpresek NLP teknikak erabiltzen ari dira egiturarik gabeko testu-datuetatik ikuspegiak ateratzeko, hala nola mezu elektronikoak, lineako iritziak, social media argitalpenak, eta abar. Kode irekiko tresnak kosturik gabekoak, moldagarriak dira eta garatzaileei pertsonalizazio aukera osoak ematen dizkiete.
Zeren zain zaude? Erabili itzazu berehala eta sortu zerbait sinestezina.
Kodetze zoriontsua!
Utzi erantzun bat